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 ...

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 ...

　　 　　 ...

這篇博客整理K均值聚類的內容，包括： 1、K均值聚類的原理； 2、初始類中心的選擇和類別數K的確定； 3、K均值聚類和EM算法、高斯混合模型的關系。 一、K均值聚類的原理 K均值聚類（K-means）是一種基於中心的聚類算法，通過迭代，將樣本分到K個類中，使得每個樣本與其所屬類 ...

python大戰機器學習——聚類和EM算法 　　注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出來），若想了解公式的具體實現，請參考原著。 1、基本概念 　　（1）聚類的思想： 　　　　將數據集划分為若干個不想交的子集（稱為一個簇cluster），每個簇 ...

1.K-均值聚類法的概述 之前在參加數學建模的過程中用到過這種聚類方法，但是當時只是簡單知道了在matlab中如何調用工具箱進行聚類，並不是特別清楚它的原理。最近因為在學模式識別，又重新接觸了這種聚類算法，所以便仔細地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab編程實現 ...

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 ...

二分k均值聚類是k均值聚類的增強版：為克服K-均值算法收斂於局部最小值的問題，有人提出了另一個稱為二分K-均值（bisecting K-means）的算法。 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1E-x93BbFhZ32CnucPpHOWw 提取 ...