機器學習實戰筆記-利用K均值聚類算法對未標注數據分組
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。它有點像全自動分類。聚類方法幾乎可以應用於所有對象，簇內的對象越相似，聚類的效果越好 簇識別給出聚類結果的含義。假定有一些數據，現在將相似數據歸到一起，簇識別會告訴我們這些簇到底都是些什么。聚類與分類的最大不同在於，分類的目標 ...
原文：機器學習實戰---K均值聚類算法
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。導致不能得到我們想要的聚簇結果 二：多次測試，計算代價，選取最優聚簇中心 https: www.cnblogs.com ssyfj p .html 避免局部最優：如果想讓找到最優可能的聚類，可以嘗試多次隨機初始化， ...
2020-07-16 21:37 0 698 推薦指數：
相關推薦
機器學習之K均值聚類
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 ...
機器學習（二）——K-均值聚類（K-means）算法
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 ...
機器學習實戰5：k-means聚類：二分k均值聚類+地理位置聚簇實例
k-均值聚類是非監督學習的一種，輸入必須指定聚簇中心個數k。k均值是基於相似度的聚類，為沒有標簽的一簇實例分為一類。 一 經典的k-均值聚類 思路： 1 隨機創建k個質心（k必須指定，二維的很容易確定，可視化數據分布，直觀確定即可）； 2 遍歷數據集的每個實例 ...
機器學習--K均值聚類算法原理、方法及代碼實現
一、K-means算法原理 k-means算法是一種簡單的迭代型聚類算法，采用距離作為相似性指標，從而發現給定數據集中的K個類，且每個類的中心是根據類中所有值的均值得到，每個類用聚類中心來描述。對於給定的一個包含n個d維數據點的數據集X以及要分得的類別K,選取歐式距離作為相似度指標，聚類 ...
【Python機器學習實戰】聚類算法（1）——K-Means聚類
實戰部分主要針對某一具體算法對其原理進行較為詳細的介紹，然后進行簡單地實現（可能對算法性能考慮欠缺），這一部分主要介紹一些常見的一些聚類算法。 K-means聚類算法 0.聚類算法算法簡介 聚類算法算是機器學習中最為常見的一類算法，在無監督學習中，可以說聚類算法有着舉足輕重的地位 ...
機器學習經典聚類算法 —— k-均值算法（附python實現代碼及數據集）
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 ...
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 ...