sklearn k-means
一.k-means原理 k-means屬於無監督學習。 將原始點分成3類 k的取值， 1.需要將樣本分成幾類，k就取幾 2.通過網格搜索自動調節 中心點計算：所有點的x，y，z取平均(x1+x2+……xn)/n，（y1+y2+yn)/n ...
原文：K-MEANS算法及sklearn實現
K MEANS算法 聚類概念： .無監督問題：我們手里沒有標簽 .聚類：相似的東西分到一組 .難點：如何評估，如何調參 .要得到簇的個數，需要指定K值 .質心：均值，即向量各維取平均即可 .距離的度量：常用歐幾里得距離和余弦相似度 .優化目標：min min sum i k sum C j dist c i,x 工作流程： a 讀入數據 b 隨機初始化兩個點 c 計算每個點到質心的距離，離那個質心 ...
2019-10-03 00:47 0 1538 推薦指數：
相關推薦
K-means算法Java實現
public class KMeansCluster { private int k; //簇的個數 private int num = 100000 ; //迭代次數 private ...
k-means算法的Python實現
參考了Andrew Ng的Machine Learning Assignment(https://github.com/rieder91/MachineLearning/blob/mas ...
K-Means ++ 算法
） K-Means ++ 算法 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是：初始的聚類中 ...
java實現K-means聚類算法
From： http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7416491 ...
聚類算法的實現 k-means（一）
說來這個聚類算法的實現是數據挖掘課程的第三次作業了，前兩次的作業都是利用別人的軟件，很少去自己實現一個算法，第一個利用sqlserver2008的商業智能工具實現一個數據倉庫，數據處理，倉庫模型的建立繞，維度表，事實表的創建，不過考試的時候應該也會有數據倉庫常用模型的建立吧；第二次利用 ...
聚類算法與K-means實現
聚類算法與K-means實現 一、聚類算法的數學描述： 區別於監督學習的算法（回歸，分類，預測等），無監督學習就是指訓練樣本的 label 未知，只能通過對無標記的訓練樣本的學習來揭示數據的內在規律和性質。無監督學習任務中研究最多的就是聚類算法（clustering）。我們假定一個樣 ...
如何在Hadoop上實現K-Means算法？
一、K-Means算法原理 二、Hadoop實現K-Means的做法 1、偽代碼 （1）主要參數 輸入： 參數0--存儲樣本數據的文本文件inputfile； 參數1--存儲樣本數據的SequenceFile文件inputPath ...