K-均值聚类算法(K-means algorithm) & 二分K-均值算法(Bisecting k-means algorithm)
本文主要介绍最常见的一种聚类算法:K-means算法,及其改进算法二分K-均值算法。文中示例代码取源于《MachineLearninginAction》。机器学习的算法主要分为监督学习和无监督学习监督学习。监督学习(supervisedlearning),利用样本输入和期望输出来学习如何预测的技术叫...
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”,项目基本上都是师兄们在做,我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法:二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性(其实也没有什么保密的,但是怕以后老板看到我写的这篇博文,...
机器学习 K-均值聚类算法实战(理论+详细的python3代码实现)
一、前言本篇讨论K-means算法的原理、算法流程、K值得确定以及代码实现等等。本文出现的所有代码,均可在我的github上下载,欢迎Follow、Star:Github地址二、基本理论1.Kmeans聚类算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性,Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Km...
【机器学习实战-python3】K-均值聚类算法
本篇的数据和代码参见:https://github.com/stonycat/ML-in-Action一、K-均值聚类算法聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中,类似全自动分类。簇内的对象越相似,聚类的效果越好。K-均值聚类是每个类别簇都是采用簇中所含值的均值计算而成。聚类与分类的区别在...
K-均值(K-means)聚类算法
聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中。这篇文章介绍一种称为K-均值的聚类算法,之所以称为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。聚类分析视图将相似对象归入同一簇,将不相似对象归到不同簇。下面用Python简单演示该算法实现的原理:函数load...
K-means(K-均值)聚类算法
划分方法聚类分析最简单、最基本的版本是划分,它把对象组织成多个互斥的簇。这一方法,要求每个对象必须/恰好属于每一个簇。(事实上,我们应该知道,这个要求是很不合理的,因为它忽略了离群点,假若把噪声数据强行划分在簇里,那势必会降低聚类的准确率,所以为了改进这一点,在模糊划分中适当放宽了这一要求。大部分的...
k-均值聚类算法;二分k均值聚类算法
根据《机器学习实战》一书第十章学习k均值聚类算法和二分k均值聚类算法,自己把代码边敲边理解了一下,修正了一些原书中代码的细微差错。目前代码有时会出现如下4种报错信息,这有待继续探究和完善。报错信息:Warning(fromwarningsmodule):File"F:\Python2.7.6\lib...
k-均值聚类算法;二分k均值聚类算法
根据《机器学习实战》一书第十章学习k均值聚类算法和二分k均值聚类算法,自己把代码边敲边理解了一下,修正了一些原书中代码的细微差错。目前代码有时会出现如下4种报错信息,这有待继续探究和完善。报错信息:Warning(fromwarningsmodule):File"F:\Python2.7.6\lib...
机器学习经典算法详解及Python实现--聚类及K均值、二分K-均值聚类算法
摘要聚类是一种无监督的学习(无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例),它将相似的对象归到同一个簇中,它是观察式学习,而非示例式的学习,有点像全自动分类。说白了,聚类(clustering)是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。机器学习中常见的聚类...
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现上面博文介绍了K-均值聚类算法及其用python实现,上篇博文中的两张截图,我们可以看到,由于K-均值聚类算法中由于初始质心的选取,会造成聚类的局部最优,并不是全局最优,因此,会造成聚类的效果并不理想,为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题,...
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现上面博文介绍了K-均值聚类算法及其用python实现,上篇博文中的两张截图,我们可以看到,由于K-均值聚类算法中由于初始质心的选取,会造成聚类的局部最优,并不是全局最优,因此,会造成聚类的效果并不理想,为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题,...
【机器学习实战】第10章 K-Means(K-均值)聚类算法
第10章K-Means(K-均值)聚类算法K-Means算法聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到一个簇中,将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means是发现给定数据集的K个簇的聚类算法,之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现K个不同的簇,且每个簇的中心采...
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现上面博文介绍了K-均值聚类算法及其用python实现,上篇博文中的两张截图,我们可以看到,由于K-均值聚类算法中由于初始质心的选取,会造成聚类的局部最优,并不是全局最优,因此,会造成聚类的效果并不理想,为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题,...
机器学习经典算法详解及Python实现--聚类及K均值、二分K-均值聚类算法
摘要聚类是一种无监督的学习(无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例),它将相似的对象归到同一个簇中,它是观察式学习,而非示例式的学习,有点像全自动分类。说白了,聚类(clustering)是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。机器学习中常见的聚类...
【机器学习实战之三】:C++实现K-均值(K-Means)聚类算法
聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中。它有点像全自动分类(类别体系是自动构建的)。聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。本文要介绍一种称为K-均值(K-means)聚类的算法。之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的...
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”,项目基本上都是师兄们在做,我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法:二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性(其实也没有什么保密的,但是怕以后老板看到我写的这篇博文,...
聚类算法(一):k-均值 (k-means)算法
首先确保你在动手写代码之前已经了解什么是聚类分析。k-均值算法----一种基于形心地技术的聚类算法。k-均值算法的英文名是k-means,那么这个算法是怎么工作的呢?k-均值算法把簇的形心定义为簇内点的均值。它的处理流程如下:1.在数据点集D中随机的选择k个对象(这个k表示你要讲数据集分成几个簇),...
K-均值聚类算法的原理与实现
K-均值聚类算法的原理与实现聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中,聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好,本文主要介绍K-均值聚类的算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,并且每个簇的中心采用簇中所含的值的均值计算而成K-均值聚类算法优点:容...
机器学习经典算法详解及Python实现--聚类及K均值、二分K-均值聚类算法
http://blog.csdn.net/suipingsp/article/category/2749113摘要聚类是一种无监督的学习(无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例),它将相似的对象归到同一个簇中,它是观察式学习,而非示例式的学习,有点像全自动分类。说白了,聚类(cluster...
【机器学习实战04】k-均值聚类算法
1、聚类定义聚类是一种无监督学习,它将相似的对象归为一类,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。k-均值首先发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。2、开发机器学习应用程序的步骤(1)收集数据:收集各种样本数据,为了节省时间,可以使用公开的可用数据源(2)准备输入数据:确保数据格式...