無監督學習 和監督學習不同的是，在無監督學習中數據並沒有標簽（分類）。無監督學習需要通過算法找到這些數據內在的規律，將他們分類。（如下圖中的數據，並沒有標簽，大概可以看出數據集可以分為三類，它就是一個無監督學習過程。） 無監督學習沒有訓練過程。 聚類 ...

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 ...

所屬的類別以及每個類的質心。由於每次都要計算所有的樣本與每一個質心之間的相似度，故在大規模的數據集上，K-M ...

我們之前接觸的所有機器學習算法都有一個共同特點，那就是分類器會接受2個向量：一個是訓練樣本的特征向量X，一個是樣本實際所屬的類型向量Y。由於訓練數據必須指定其真實分類結果，因此這種機器學習統稱為有監督學習。 然而有時候，我們只有訓練樣本的特征，而對其類型一無所知。這種情況，我們只能 ...

K-均值聚類算法 聚類是一種無監督的學習算法，它將相似的數據歸納到同一簇中。K-均值是因為它可以按照k個不同的簇來分類，並且不同的簇中心采用簇中所含的均值計算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把數據集按照k個簇分類，其中k是用戶給定的，其中每個簇是通過質心來計算簇的中心點 ...

　 ...

1)選取初始數據中的k個對象作為初始的中心，每個對象代表一個聚類中心： 2） 3） 4） 2.鳶尾花花瓣長度做聚類分析並用散點圖顯示出來 3.用sklearm包 ...

一．k均值聚類算法 對於樣本集。"k均值"算法就是針對聚類划分最小化平方誤差： 其中是簇Ci的均值向量。從上述公式中可以看出，該公式刻畫了簇內樣本圍繞簇均值向量的緊密程度，E值越小簇內樣本的相似度越高。 工作流程： k-均值算法的描述如下： 接下 ...