#Kmeans

机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法

一、关于聚类及相似度、距离的知识点二、k-means算法思想与流程三、sklearn中对于kmeans算法的参数四、代码示例以及应用的知识点简介（1）make_blobs：聚类数据生成器sklearn.datasets.make_blobs
loveliuzz·2017-12-17 10:16

KMeans+DBSCAN小试

这是我的第一篇文章，同时也记录着我在读研时候的点点滴滴，从12月17日开始~KMeans+DBSCAN算法KmeansKMeans算法是一种聚类算法，而聚类问题在机器学习中主要是是一类无监督问题：简单理解是手中无标签
Merlin17Crystal33·2017-12-17 01:59

Spark ML 之 RDD to DataFrame (python版)

先说下我的需求，使用Iris数据集来训练kmeans模型，Iris是UCI上面一个很著名的数据集，通常用来做聚类（分类）等测试。Iris.txt:http://archive.ics.
浮生物语QAQ·2017-12-15 11:28

关于opencv使用svm训练的问题

《opencv3计算机视觉python语言实现》上面第7章关于车辆识别的的代码可能有人会运行失败报错是BOWKmeansTrainer：：add描述为空，这个问题困扰我一周之久，在csdn和stackoverflow
南星醉月·2017-12-12 09:48

机器学习实战 Kmeans

fromnumpyimport*fromblazeimportinfdefloadDataSet(filename):dataMat=[]fr=open(filename)forlineinfr.readlines():curLine=line.strip().split('\t')fltLine=[float(s)forsincurLine]dataMat.append(fltLine)retu
akiyamamio11·2017-12-03 17:06

【python数据挖掘课程】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树花样分析

内容包括：1.鸢尾花数据集可视化分析2.线性回归分析鸢尾花花瓣长度和宽度的关系3.决策树分析鸢尾花数据集4.Kmeans聚类分析鸢尾花数据集本篇文章为基础性文章，希望对你
Eastmount·2017-12-02 00:33

【python数据挖掘课程】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树花样分析

内容包括：1.鸢尾花数据集可视化分析2.线性回归分析鸢尾花花瓣长度和宽度的关系3.决策树分析鸢尾花数据集4.Kmeans聚类分析鸢尾花数据集本篇文章为基础性文章，希望对你
Eastmount·2017-12-02 00:33

python K-Means聚类算法的实现

具体实现步骤如下：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，根据距离确定每一个样本的类别
阳光玻璃杯·2017-11-29 19:09

机器学习实战学习笔记（一）

shape的用法numpy.tile()函数numpy.sum()的用法KNN算法和kmeans算法的异同numpy.argsort()字典的get方法python中iteritems()函数一开始看问题还是蛮多的
三年二班周杰伦·2017-11-28 00:00

Kmeans

2.Kmeans:(1)Kmeans算法原理：初始条件：给出数据和**指定的K值**，K值是指这些数据需要分出多少类，**这里的类也被叫做簇**。分类的依据：根据数据之
Purnell·2017-11-27 19:35

KMeans (K均值)算法讲解及实现

算法原理KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
上品物语·2017-11-19 17:00

【文本聚类】用k-means对文本进行聚类

li-pc"""importjiebafromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.clusterimportKMeansdefjieba_tokenize
lxg0807·2017-11-18 16:40

Hadoop/MapReduce 及 Spark KMeans聚类算法实现

packagekmeans;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.DataInput;importjava.io.DataOutput;importjava.io.File
土豆拍死马铃薯·2017-11-18 13:41

基本Kmeans算法介绍及其实现

1.基本Kmeans算法选择K个点作为初始质心repeat将每个点指派到最近的质心，形成K个簇重新计算每个簇的质心until簇不发生变化或达到最大迭代次数时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，
Ten_Minutes·2017-11-11 21:01

Kmeans聚类算法

Kmeans是最流行的，以及最简单的用于挖掘数据潜在结构的机器学习算法之一。Kmeans的目标很简单：根据数据的均值，将数据划分为若干个簇。假定每个簇的均值可以很好地代表簇内的每一个观察值。
xiao蜗牛·2017-10-31 00:00

Python机器学习(1)：KMeans聚类

Python进行KMeans聚类是比较简单的，首先需要importnumpy，从sklearn.cluster中importKMeans模块：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeans
MSTK·2017-10-30 17:00

tensorflow下的kmeans算法分析

原文链接：http://blog.csdn.net/yhhyhhyhhyhh/article/details/54429034（1）先生成随机数、绘图：importnumpyasnp#numpy使python可以处理矩阵fromnumpy.linalgimportcholesky#linalg=linear+algebraimportmatplotlib.pyplotasplt##########
Mikirand·2017-10-23 20:30

五 SparkMLlib,R实战 SVD分析

当然，单独使用SVD难以形成完整的分析，我们还可以结合其他方法，比如Kmeans,cluster形成完整的分析。这里使用的原始数据来
drawsky·2017-10-21 03:41

关于机器学习中C均值算法的相关介绍

同时其若干变种可能也是应用最为广泛的一类无监督算法，只不过那时可能机器学习一词使用的还不甚广泛，而是叫做数据挖掘（DataMining），不过无论采用何种称谓，其本质其实并没有什么不同，而且需要说明的一点是，这种算法在业界又被称作K均值算法（即KMeans
chenhu73·2017-10-18 08:32

SKlearn + Image 基于Kmeans的图像分割

读取图片并缩放读取单个图片，出于实际需要与减少工作量的考量，将图片以100个像素的固定宽度按比例缩小。defload_pic(pic_path):#加载图片并缩放withopen(pic_path,'rb')asf:pic=image.open(f)#缩放m,n=pic.sizeS_x=100S_y=int((S_x/m)*n)pic=pic.resize((S_x,S_y),image.ANTI
酌泠·2017-10-14 18:46

PYTHON机器学习实战——K均值聚类

/usr/bin/python'''kMeansK均值聚类'''#测试#Ｋ均值聚类importkMeansasKMKM.kMeansTest()#二分Ｋ均值聚类importkMeansasKMKM.biKMeansTest
EwenWanW·2017-09-24 14:01

算法工程师面试

算法工程师面试必备成为算法工程师，应该学习哪些东西首先说算法工程师有几个方向：NLP，推荐，CV，深度学习，然后结合公司业务做得内容各不相同传统机器学习算法：感知机，SVM，LR，softmax，Kmeans
HappyAngel19921027·2017-09-17 13:18

weka之如何利用kmeans算法分析数据的聚类效果

聚类算法之k-means算法的数据集分析：1.K均值聚类的步骤：K均值算法首先随机的指定K个簇中心。然后：1)将每个实例分配到距它最近的簇中心，得到K个簇；2)计分别计算各簇中所有实例的均值，把它们作为各簇新的簇中心。重复1)和2)不断迭代，直到K个簇中心的位置都固定，簇的分配也固定。2.用weka对给定的数据集进行测试和分析：2.1数据预处理：由于聚类算法是无监督的学习算法，不需要对数据进行训练
iayay222·2017-09-16 21:21

sklearn.cluster.KMeans 报错 ValueError: n_samples=1 should be >= n_clusters=10

fromsklearn.clusterimportKMeansk_center_num=10yc=[1,2,34,6,8,9,0,5,43,9,3123,5432,6823,0,312]kcl=KMeans
CY_TEC·2017-09-11 12:22

Python实现KMeans聚类

fromsklearnimportdatasets#加载数据包fromsklearn.clusterimportKMeans#加载KMeansfromsklearnimportcross_validation
飘的心·2017-09-05 14:12

2018百度金融技术部机器学习工程师提前批面试

Precision，Recall计算方法讲朴素贝叶斯二叉树后序遍历找两份日志文件中的重复出现的ID（海量数据处理）找出一份日志中出现次数最多的10个ID堆实现（堆调整）子矩阵的最大和/最大子数组和二面：讲KMeans
60506013·2017-09-02 16:28

聚类算法总结

基于划分的聚类k-means:优点：1，简单，易于理解和实现；2，时间复杂度低缺点：1）kmeans要手工输入类数目，对初始值的设置很敏感；所以有了k-means++、intelligentk-means
Yingying_code·2017-08-31 17:55

机器学习实战之KMeans算法pandas实现

这次写的恶心死我了，第一次随机选中心点的代码有问题还是怎么的，导致第一轮过完，可能会出现某个中心点根本就完全不合适，没有任何一个点会标记为这个中心点，然后报错。导致我的这个代码时灵时不灵，开始完全想不到bug的原因。而且虽然用pandas来自己实现确实能帮忙巩固pandas的知识，但我还是觉得以前是走入了误区。机器学习重要的部分应该是对理论的理解和轮子的使用，至于书中的代码，理解下理论实现的具体过
等风来ing·2017-08-31 10:29

kNN与kMeans聚类算法的区别

kNN与kMeans聚类算法的区别KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习，分类目标事先已知非监督学习，将相似数据归到一起从而得到分类
csdn__DRAGON·2017-08-31 09:52

python-opencv3 kmeans图像分类

参考：http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/70335146异常：reshape_feature=des.reshape(-1,1)AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'reshape'原因：错误写法：des=sift.detectAndCompute(gray,None)#检测并计算描述符正确
ShellCollector·2017-08-25 00:32

python-opencv3 kmeans图像分类

参考：异常：reshape_feature=des.reshape(-1,1)AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'reshape'原因：错误写法：des=sift.detectAndCompute(gray,None)#检测并计算描述符正确写法：Kp,des=sift.detectAndCompute(gray,None)#检测并计算描述符注意：d
ShellCollector·2017-08-25 00:40

BAT面试经验分享（机器学习算法岗）

对简历上的项目中涉及到的所有知识点必须理清，期间面试官问了一个我简历上写的但我不是很了解的内容，结果我说不是很熟悉，面试官就说了我不熟悉的还敢往上写…面试主要问的其他知识点：有哪些聚类（当时我只熟悉kmeans
AI_盲·2017-08-24 14:47

OPENCV EM算法详解和JAVA实现

也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。3优点：EM算法简
残诗·2017-08-23 23:56

KMeans算法-手写数字图像识别

数据聚类是无监督学习的主流应用。最经典并易用的聚类模型，是K-means算法。该算法要求我们预设聚类的个数，然后不断更新聚类中心；经过几轮迭代后，让所有数据点到其所属聚类中心距离的平方和趋于稳定。K-means算法模型介绍：算法执行过程：1.随机设K个特征空间内的点作为初始的聚类中心；2.对于根据每个数据的特征向量，从K个聚类中心中寻找距离最近的一个，并把该数据标记为从属于这个聚类中心3.在所有的
cicilover·2017-08-23 14:19

深度学习面试题

l1l2详细介绍，解决梯度爆炸／弥散方法3常用cnn及介绍，每一个经典模型的创新点4自己的炼丹（调参）技巧5kmeansadaboost6lr里面公式为啥用e（lr是指数组分布和广义
gdmmzmj·2017-08-13 20:01

通过实例快速掌握sklearn中的kmeans聚类----python数据分析,聚类,pandas

算法的基本内容和计算方法引自百度，本文重点介绍KMeans在python数据分析的实现，快速掌握利用sklearn实现聚类分析的操作方法，先会用在应用中进一步理解内涵也是一种学习途径。
5_Kong·2017-08-11 14:04

Sklearn库中Kmeans聚类技术

Sklearn库中Kmeans聚类技术数据介绍：现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据，这八个变量分别是：食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、
Mr.late·2017-08-11 12:08

MiniBatchKMeans简单应用

MiniBatchKMeans比KMeans快很多，效果也不错，应用于文本聚类如下：#!
asd991936157·2017-08-07 11:15

Python小白进阶4：基于Kmeans的图像分割

在无监督学习的算法中，Kmeans算法是最常用的算法之一，今天用Kmeans来实现以下图像分割的功能。
wind_wind123·2017-08-05 08:45

Kmeans聚类代码实现、作业及优化

一.案例实现这里不再赘述，详见第二篇文章，直接上代码，这是我的学生完成的作业。数据集：下载地址：KEEL-dataset-Basketballdataset篮球运动员数据，每分钟助攻和每分钟得分数。通过该数据集判断一个篮球运动员属于什么位置（控位、分位、中锋等）。完整数据集包括5个特征，每分钟助攻数、运动员身高、运动员出场时间、运动员年龄和每分钟得分数。[python]viewplaincopya
danwenxuan·2017-08-01 20:59

XGBoost 与 信用卡诈骗数据集

其中给出了三种大方法，分别是神经网络，kmeans，以及逻辑回归。但是今天我想要用XGBoost试一试。
Dr_David_S·2017-07-31 16:10

机器学习系统Python接口

Scikit-LearnBaseclassestimatorclassifierclusterregressortransformerDatasetsdatasets.load_svmlight_files(files,n_features,dtype)Clustercluster.KMeans
世间五彩我执纯白·2017-07-30 22:07

python计算机视觉-聚类学习

100,2)+array([5,5])features=vstack((class1,class2))#把类1、2合在一起scipy.cluster.vq包进行聚类：centroids,variance=kmeans
Arla2752·2017-07-28 17:21

Kmeans以及优化的二分Kmeans

利用kmeans算法进行非监督分类1.聚类与kmeans引例:2004美国普选布什51.52%克里48.48%实际上，如果加以妥善引导，那么一有小部分人就会转换立场，那么如何找到这一小部分人以及如何在有限预算采取措施吸引他们呢
_Magic·2017-07-27 21:37

机器学习 - 聚类算法

K-means，k-means++，二分K-means，mini-batchKmeans，meanshift，GMM聚类等等。2.基于密度基于密度的聚类算法假设聚类
KeeJee·2017-07-25 11:35

gensim doc2vec + sklearn kmeans 做文本聚类

选择kmeans作为聚类方法。前面doc2vec可以将每个段文本的向量计算出来，然后用kmeans就很好操作了。选择sklearn库中的KMeans类。
老笨妞·2017-07-20 10:52

机器学习习题（4）

A.KmeansB.决策树C.支持向量机D.KNN正确答案：A解析：聚类是无监督的，它之所以不能称为分类是因为它之前并
刘炫320·2017-07-15 09:38

K-Means及Spark实现Kmeans算法

K-means优缺点步骤使用后处理来提高聚类性能二分K-Means算法Spark实现KMeans关键步骤聚类个数K的选择初始聚类中心点的选择MLlib的K-means实现参数Spark_K-Means_PythonK-means
空你个指针啊·2017-07-12 15:48

人工智能--机器学习实战总结（Machine Learning in Action ）

传统机器学习算法的扛把子6AdaptiveBoosting传统机器学习中的扛把子7线性回归LinearRegression8分类回归树-ClassificationandRegressionTreeCART9K-均值kMeans10Associatio
just-天之蓝·2017-07-10 20:13

Spark Example

valdataset=spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")HADOOP_CONF_DIR设置的话取的是
迪兰布鲁斯·2017-07-09 11:43
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