0.聚類 　　聚類就是對大量的未知標注的數據集，按數據的內在相似性將數據集划分為多個類別，使類別內的數據相似度較大而類別間的數據相似度較小，聚類屬於無監督的學習方法。 1.內在相似性的度量 　　聚類是根據數據的內在的相似性進行的，那么我們應該怎么定義數據的內在的相似性呢？比較常見的方法 ...

kmeans介紹學習博客：https://blog.csdn.net/sinat_30353259/article/details/80887779 kmeans代碼摘自：https://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/k-means.html 具體的學習介紹 ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第12篇文章，我們一起來看下Kmeans聚類算法。 在上一篇文章當中我們討論了KNN算法，KNN算法非常形象，通過距離公式找到最近的K個鄰居，通過鄰居的結果來推測當前的結果。今天我們要來看的算法同樣 ...

機器學習-文本聚類實例-kmeans ...

背景與原理： 聚類問題與分類問題有一定的區別，分類問題是對每個訓練數據，我給定了類別的標簽，現在想要訓練一個模型使得對於測試數據能輸出正確的類別標簽，更多見於監督學習；而聚類問題則是我們給出了一組數據，我們並沒有預先的標簽，而是由機器考察這些數據之間的相似性，將相似的數據聚為一類，是無監督學習 ...

　　K-Means聚類算法是最為經典的，同時也是使用最為廣泛的一種基於划分的聚類算法，它屬於基於距離的無監督聚類算法。KMeans算法簡單實用，在機器學習算法中占有重要的地位。對於KMeans算法而言，如何確定K值，確實讓人頭疼的事情。 最近這幾天一直忙於構建公司的推薦引擎。對用戶群體的分類 ...

本文主要基於Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著，王斌翻譯的《大數據-互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》一書。 KMeans算法是最常用的聚類算法，主要思想是:在給定K值和K個初始類簇中心點的情況下，把每個點(亦即數據記錄)分到離其最近的類簇中心點 ...

python3 學習使用api 使用了網上的數據集，我把他下載到了本地 可以到我的git中下載數據集： https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代碼： ...