1.Kmeans算法 1.1算法思想 kmeans算法又名k均值算法，是一個重復移動類中心點的過程，把類的中心點，也稱重心(centroids)，移動到其包含成員的平均位置，然后重新划分其內部成員。k是算法計算出的超參數，表示類的數量；Kmeans可以自動分配樣本到不同的類，但是不能決定 ...

下面的demo是根據kmeans算法原理實現的demo，使用到的數據是kmeans.txt View Code 下面這個demo是使用sklearn庫實現聚類 當數據量很大的時候，會出現原始聚類算法 ...

　　1、聚類算法又叫做“無監督分類”，其目的是將數據划分成有意義或有用的組(或簇)。這種划分可以基於我們的業務需求或建模需求來完成，也可以單純地幫助我們探索數據的自然結構和分布。 　　2、KMeans算法將一組N個樣本的特征矩陣X划分為K個無交集的簇，直觀上來看是簇是一組一組聚集在一起的數據 ...

function kmeans()clear all;clc;k=3;%k為聚類個數x = 0.8 + sqrt(0.01) * randn(100,2); %隨機生成數據集y = 0.2 + sqrt(0.02) * randn(100,2);z= 0.5 + sqrt(0.01 ...

一. 概述 首先需要先介紹一下無監督學習，所謂無監督學習，就是訓練樣本中的標記信息是未知的，目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質以及規律。通俗得說，就是根據數據的一些內在性質，找出其內在的規律。而這一類算法，應用最為廣泛的就是“聚類”。 聚類算法可以對數據進行數據歸約，即在盡可 ...

python的多元高斯生成起來好麻煩，所以只好用matlab先生成測試數據然后再進行測試了。cnblogs上面寫公式好麻煩，所以就不多寫了。上代碼吧。 kmeans的基本思想就是通過迭代的方法，更新不同類別的的數據均值，從而達到聚類的目的，因為需要先固定一個均值μiold，然后再通過梯度的方法 ...

算法的概念不做過都解釋，google一下一大把。直接貼上代碼，有比較詳細的注釋了。 主程序： 自定義Point類： 測試數據集： ...

一. 概述 首先需要先介紹一下無監督學習，所謂無監督學習，就是訓練樣本中的標記信息是位置的，目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質以及規律。通俗得說，就是根據數據的一些內在性質，找出其內在的規律。而這一類算法，應用最為廣泛的就是“聚類”。 聚類算法可以對數據進行數據歸約，即在盡可 ...