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，聚類目標是使得各類的聚類平方和最小 ...

目錄 前言 K-Means 原理 步驟 相似度 缺點 代碼實例 運行截圖 前言 機器學習按照有無標簽可以分為“監督學習”和“非監督學習” 監督學習代表算法：SVM、邏輯回歸、決策樹、各種集成算法 ...

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 ...

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 ...

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 ...

一個簡單的例子！環境：CentOS6.5Hadoop集群、Hive、R、RHive，具體安裝及調試方法見博客內文檔。 1、分析題目--有一個用戶點擊數據樣本（husercollect）--按用戶訪問的時間（時）統計--要求：分析時間和點擊次數的聚類情況2、數據准備 3、評估 ...

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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 ...