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...
K-means算法及文本聚类实践
K-Means是常用的聚类算法，与其他聚类算法相比，其时间复杂度低，聚类的效果也还不错，这里简单介绍一下k-means算法，下图是一个手写体数据集聚类的结果。基本思想k-means算法需要事先指定簇的个数k，算法开始随机选择k个记录点作为中心点，然后遍历整个数据集的各条记录，将每条记录归到离它最近的...
机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means
1.简介K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。2.算法大致流程为：1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定...
python 基于空间相似度的K-means轨迹聚类的实现
这篇文章主要介绍了python 基于空间相似度的K-means轨迹聚类的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
K-means聚类
聚类算法，无监督学习的范畴，没有明确的类别信息。给定n个训练样本{x1，x2，x3，...，xn}kmeans算法过程描述如下所示：1.创建k个点作为起始质心点，c1，c2，...，ck2.重复以下过程直到收敛遍历所有样本xi遍历所有质心cj记录质心与样本间的距离将样本分配到距离其最近的质心对每一个...
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...
机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 机器学习中有两类的大问题，一个是...
Python机器学习算法之k均值聚类（k-means）
这篇文章主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
核K-均值聚类（Kernel K-means Clustering）
问题： 设数据集，其中，。Mercer核函数，根据Mercer定理存在映射，使得。 核K-均值聚类就是讨论映射数据集在空间中的聚类情况，设在空间中，把数据集分为类，为第类的均值，。即考虑以下模型：。问题1：怎么训练上述模型，因为一般情况下是解不出来的。方法：初始化，，，其中，令...
【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...
[置顶] 聚类之均值聚类（k-means）算法的python实现
聚类之均值聚类（k-means）算法的python实现 最近在学习机器学习算法，主要参考了周志华老师的《机器学习》这本教材。最近读了聚类这一章节，为了加深对机器学习算法的了解，用python实现了该算法。(1）k-means算法k-means是一种非常常见的聚类算法，在处理聚类任务中经常使用。k-...
机器学习（九）-------- 聚类(Clustering) K-均值算法 K-Means
无监督学习没有标签聚类(Clustering)图上的数据看起来可以分成两个分开的点集（称为簇），这就是为聚类算法。此后我们还将提到其他类型的非监督学习算法，它们可以为我们找到其他类型的结构或者其他的一些模式，而不只是簇。K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组...
K-Means 聚类：客户价值分析
1背景与挖掘目标1.1背景1、航空公司业务竞争激烈，企业营销焦点从产品中心转为客户中心；2、针对不同类型客户，进行精准营销，实现利润最大化；3、建立合理的客户价值评估模型，进行客户分类，是解决问题的关键。1.2挖掘目标1、借助航空公司客户数据，对客户进行分类；2、对不同的客户类别进行特征分析，比较不...
【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...
机器学习六--K-means聚类算法
机器学习六--K-means聚类算法想想常见的分类算法有决策树、Logistic回归、SVM、贝叶斯等。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算...
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），...
转：聚类、K-Means、例子、细节
今天说聚类，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，...
K-means聚类分析MATLAB代码
functionkmeansloadq1x.dat;a1=round(98*rand+1);a2=round(98*rand+1);miao1=[q1x(a1,1),q1x(a1,2)];miao2=[q1x(a2,1),q1x(a2,2)];c=zeros(99,1);sum1=zeros(1,2...
k-means 聚类算法与Python实现代码
这篇文章主要介绍了k-means 聚类算法与Python实现代码,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下