機器學習 | 算法筆記- K均值（K-Means）
前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納，目的為了清晰闡述算法原理，同時附帶上手代碼實例，便於理解。 目錄 k近鄰（KNN） 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機（SVM ...
原文：機器學習作業---K-Means算法
K Means算法使用 一：數據導入及可視化 注意：對於我們的無監督學習中，訓練集中是沒有標簽值的，所以只有X，沒有y 二：歸類 尋找每個訓練樣本的聚類中心 一 代碼實現 二 補充矩陣減去向量 np.sum的使用 三 結果測試 三：根據上一步歸類結果 更新聚簇中心位置 一 代碼實現 二 回顧np.where操作 注意：我們這里np.where返回的是一個元組類型，我們如果想要獲取內部數據，應該使 ...
2020-05-22 12:33 1 717 推薦指數：
相關推薦
【機器學習】K-means聚類算法與EM算法
初始目的 將樣本分成K個類，其實說白了就是求一個樣本例的隱含類別y，然后利用隱含類別將x歸類。由於我們事先不知道類別y，那么我們首先可以對每個樣例假定一個y吧，但是怎么知道假定的對不對呢？怎樣評價假定的好不好呢？ 我們使用樣本的極大似然估計來度量，這里就是x和y的聯合分布P（x,y ...
機器學習-聚類(clustering)算法：K-means算法
1. 歸類： 聚類(clustering)：屬於非監督學習(unsupervised learning) 無類別標記(class label) 2. 舉例： 3. Kmeans算法 3.1 clustering中的經典算法 ...
視覺機器學習------K-means算法
K-means(K均值)是基於數據划分的無監督聚類算法。 一、基本原理 聚類算法可以理解為無監督的分類方法，即樣本集預先不知所屬類別或標簽，需要根據樣本之間的距離或相似程度自動進行分類。簡單來說就是，給一堆數據讓你分類，但是你對這些數據的類別一無所知，因此，需要找到某種度量方式來比 ...
機器學習回顧篇（9）：K-means聚類算法
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
機器學習——Mini Batch K-Means算法
Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一種優化變種，采用小規模的數據子集(每次訓練使用的數據集是在訓練算法的時候隨機抽取的數據子集)減少計算時間，同時試圖優化目標函數; Mini Batch K-Means算法可以減少K- Means算法的收斂時間，而且產生的結果效果 ...
機器學習經典算法之K-Means
一、簡介 K-Means 是一種非監督學習，解決的是聚類問題。K 代表的是 K 類，Means 代表的是中心，你可以理解這個算法的本質是確定 K 類的中心點，當你找到了這些中心點，也就完成了聚類。 /*請尊重作者勞動成果，轉載請標明原文鏈接：*/ /* https ...
機器學習實戰之K-Means算法
一，引言 先說個K-means算法很高大上的用處，來開始新的算法學習。我們都知道每一屆的美國總統大選，那叫一個競爭激烈。可以說，誰拿到了各個州盡可能多的選票，誰選舉獲勝的幾率就會非常大。有人會說，這跟K-means算法有什么關系？當然，如果哪一屆的總統競選，某一位候選人是絕對的眾望所歸 ...