這個算法中文名為k均值聚類算法，首先我們在二維的特殊條件下討論其實現的過程，方便大家理解。 第一步.隨機生成質心 由於這是一個無監督學習的算法，因此我們首先在一個二維的坐標軸下隨機給定一堆點，並隨即給定兩個質心，我們這個算法的目的就是將這一堆點根據它們自身的坐標特征分為兩類，因此選取了兩個質心 ...

目錄 工作原理 python實現 算法實戰 對mnist數據集進行聚類 小結 附錄 工作原理 聚類是一種無監督的學習，它將相似的對象歸到同一個簇中。類似於全自動分類（自動的意思是連類別都是自動構建的）。K-均值算法可以發現 ...

一：一般K均值聚類算法實現 （一）導入數據 （二）計算兩個向量之間的距離 （三）隨機初始化聚簇中心 （四）實現聚簇算法 （五）結果測試 我們可以發現，在經過多次測試后，會出現聚簇收斂到局部最小值。導致不能得到 ...

K均值聚類思想   聚類的核心概念是相似度或距離，有很多相似度或距離的方法，比如歐式距離、馬氏距離、相關系數、余弦定理、層次聚類和K均值聚類等   K均值聚類的基本思想是，通過迭代的方法尋找K個簇的一種划分方案，使得聚類結果對應的代價函數最小，特別地，代價函數可以定義為各個樣本距離所屬簇中心點 ...

最近在看《機器學習實戰》這本書，因為自己本身很想深入的了解機器學習算法，加之想學python，就在朋友的推薦之下選擇了這本書進行學習，在寫這篇文章之前對FCM有過一定的了解，所以對K均值算法有一種莫名的親切感，言歸正傳，今天我和大家一起來學習K-均值聚類算法。 一 K-均值聚類 ...

本人以前主要focus在傳統音頻的軟件開發，接觸到的算法主要是音頻信號處理相關的，如各種編解碼算法和回聲消除算法等。最近切到語音識別上，接觸到的算法就變成了各種機器學習算法，如GMM等。K-means作為其中比較簡單的一種肯定是要好好掌握的。今天就講講K-means的基本原理和代碼實現 ...

顧名思義，k均值聚類是一種對數據進行聚類的技術，即將數據分割成指定數量的幾個類，揭示數據的內在性質及規律。我們知道，在機器學習中，有三種不同的學習模式：監督學習、無監督學習和強化學習： 監督學習，也稱為有導師學習，網絡輸入包括數據和相應的輸出標簽信息。例如，在 MNIST 數據集中，手寫 ...

1.簡介 K-means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是十大經典數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。 2. 算法大致流程 ...