K均值第18页

《机器学习实战》kMeans算法（K均值聚类算法）

============================================================================================《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记，包含对其中算法的理解和算法的Python代码实现另外博主这里有机器学习实战这本书的所有算法源代码和算法所用到的源文件，有需要的留言===========

weixin_34205826·2020-06-28 13:24

《机器学习实战》二分-kMeans算法（二分K均值聚类）

=====================================================================《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法算法实现均采用pythongithub源码同步：https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-Py

weixin_34133829·2020-06-28 12:55

matlab中统计工具箱函数大全(转帖)

09e5fd1f7e1d490d304e1503.htmlmatlab中统计工具箱函数大全MATLAB统计工具箱包括概率分布、方差分析、假设检验、分布检验、非参数检验、回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析、系统聚类分析、K均值聚类分析

weixin_30955617·2020-06-28 02:46

机器学习中的EM算法具体解释及R语言实例（1）

最大期望算法（EM）K均值算法很easy（可參见之前公布的博文），相信读者都能够轻松地理解它。但以下将要介绍的EM算法就要困难很多了。它与极大似然预计密切相关。

weixin_30271335·2020-06-27 15:04

【二分-kMeans算法】二分K均值聚类分析与Python代码实现

一、k-means算法优缺点k均值简单并且可以用于各种数据类型，它相当有效，尽管常常多次运行。然后k均值并不适合所有的数据类型。它不能处理非球形簇，不同尺寸和不同密度的簇。

开心果汁·2020-06-27 06:27

深度学习发展历程（2012年以前）

六月的雨唯你·2020-06-27 06:08

使用MapReduce实现k-means算法

主要的算法流程就是：（1）随机选择k个点，放到磁盘上供个个点进行共享（2）每一个map读取中心点，每一条及记录找到最近的Cluster，发出的记录是,Reduce的功能就是重新计算新的k均值，并写到hdfs

红豆和绿豆·2020-06-27 02:43

各类机器学习算法的优缺点和适用场景汇总

semi-naiveBayesclassifiers）贝叶斯网（信念网）决策树（decisiontree）支持向量机（SVM）神经网络词向量（word2vec）k近邻分类（kNN）线性模型高斯混合聚类与k均值

路飞的纯白世界·2020-06-26 23:22

K-均值聚类（Python3）学习笔记

K-均值聚类（Python3）1.K均值算法K-均值是发现给定数据集的kkk个簇的算法。簇个数kkk是由用户给定的，每个簇通过其质心（centroid），即簇中所有点的中心来描述。

sungod2·2020-06-26 15:48

聚类之层次聚类、基于划分的聚类（…

[-]1.一层次聚类1.层次聚类的原理及分类2.层次聚类的流程3.层次聚类的优缺点2.二划分聚类法k-means1.Kmeans算法的原理2.k均值的优缺点及分类3.k-means与DBSCAN的区别4

sjpljr·2020-06-26 12:20

coursera Machine Learning 第八周测验quiz1答案解析 Unsupervised Learning

1.选择AC解析：K均值算法只能将数据分类开，并不能具体分成哪些类，所以诸如垃圾软件、晴天雨天都是无法分出的，将文章主题划分成几类，还能将网站用户划分几类，故选择AC。

小白一只an·2020-06-26 12:10

python系列之手写k-means(k均值)聚类算法

1.k-means原理k均值算法的计算过程非常直观： 1.根据数据集dataSet各列的最大最小值随机生产k个元素，作为k个簇的各自的中心； 2.分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度最低的簇

森特吴·2020-06-26 11:54

K-means和PAM聚类算法Python实现及对比

K-means（K均值划分）聚类：简单的说，一般流程如下：先随机选取k个点，将每个点分配给它们，得到最初的k个分类；在每个分类中计算均值，将点重新分配，划归到最近的中心点；重复上述步骤直到点的划归不再改变

p入门到崛起q·2020-06-26 10:26

聚类算法总结 - 优缺点对比

k-means算法（k均值算法）算法步骤：（1）随机选取K个点，作为K类的聚类中心，用KiK_iKi表示（2）遍历所有的数据点PjP_jPj，通过计算距离，找到距离PjP_jPj最近的聚类中心点KiK_iKi

予亭·2020-06-26 05:46

K-Means原理详解与Java代码实现细节

K-Means原理介绍K-Means，即K均值算法，是一种非常常用的无监督聚

HFUT_qianyang·2020-06-26 04:07

聚类

目录1、聚类任务2、性能度量外部指标内部指标3、原型聚类k均值聚类学习向量化4、密度聚类5、层次聚类1、聚类任务目标：通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律，为进一步数据分析提供基础。

一杯敬朝阳一杯敬月光·2020-06-26 04:41

聚类算法小结（1）——K均值聚类算法

因为笔者最近在处理数据的时候需要用到分类算法，为了理解的更加透彻，在这里对几种基本的分类算法进行了小结，以下所有的工作都是在已有的基础上加入了自己的一些理解K均值聚类算法在看下面之前建议看大佬写的Kmeans

疯狂的生长·2020-06-26 02:46

网络安全中的数据挖掘技术（一）

一、数据挖掘算法简介1.C4.5（决策树分类）2.K-means（K均值聚类）3.SupportVectorMachine(SVM)（支持向量机分类）4.Apriori（关联规则挖掘）5.EM（最大期望算法

CarryChen行知·2020-06-26 00:19

【Python】基于sklearn构建并评价聚类模型（ KMeans、TSNE降维、可视化、FMI评价法等）

Python数据分析与应用》第6章使用sklearn构建模型，【黄红梅、张良均主编中国工信出版集团和人民邮电出版社，侵请删】相关网站链接一、K-Means聚类函数初步学习与使用kmeans算法理解及代码实现k均值聚类算法

Vivid-victory·2020-06-25 21:53

K均值、模糊C均值、直觉模糊C均值的理解与C++实现

最近做课题想到用聚类算法做图像分割，从理论到实践，好不容易把理论看完，大概明白是个什么意思，到了代码转化的步骤，whatthefuck！！！这都是什么，自己不会编就算了，把别人的代码借过来根本看不懂在写什么！！！特此开贴记录坑爹玩意儿。1、K-meanskmeans应该是算比较简单的算法之一了。算法思想如下：参考https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/det

莫染prince·2020-06-25 21:14

K-means（K均值原型聚类）

K-means原理：所谓物以类聚，人以群分。相似的人们总是相互吸引在一起。数据也是一样。在kNN中，某个数据以与其他数据间的相似度来预测其标签，而K-means是一群无标记数据间的因为自我相似的聚拢。显而易见，K-means的目标为簇内密集而簇间稀疏。简单来说就是首先先确定k个初始点作为质心，然后将数据集中的每一个点分配到一个距其最近的簇中，这一步完成后将每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值，直至

上杉翔二·2020-06-25 16:38

聚类分析（银行客户画像）

Age_Income3.csv",header=T,sep=',')names(customer)customer1<-customer[,c(2,4)]names(customer1)####11.2---银行客户k均值

larrino·2020-06-25 15:24

机器学习实战（三）—K均值聚类算法

k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心

时光机丶·2020-06-25 15:36

统计学习方法-聚类方法-读书笔记

统计学习方法-聚类方法-读书笔记1、前言2、聚类的基本概念2.1相似度或距离2.2类或簇2.3类与类之间的距离3、层次聚类4、K均值聚类1、前言聚类事针对给定的样本，依据他们的特征和相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题

qq_38829768·2020-06-25 15:33

机器学习---编程练习（七）：K 均值聚类(K-means)与主成成份分析(PCA)

机器学习—编程练习（七）：K均值聚类(K-means)与主成成份分析(PCA)文件列表ex7.m-Octave/MATLABscriptforthefirstexerciseonK-meansex7pca.m-Octave

恪心·2020-06-25 13:23

入门级：用python实现八种机器学习经典算法（附代码）

期末考试前复习了这学期机器学习学习的几种算法（包含线性回归，逻辑回归，神经网络，决策树，K近邻，朴素贝叶斯，K均值聚类，支持向量机），发现自己差的还很远。在这里简单把复习的时候整理的代码存档一下。

tong1557·2020-06-25 12:37

R语言Kmeans聚类实例

Kmeans算法原理K均值法先指定聚类数，目标是使每个数据到数据点所属聚类中心的总距离的平方和最小，规定聚类中心点时则是以该类数据点的平均值作为聚类中心。

莫言于方·2020-06-25 05:28

K均值聚类关于初始聚类中心的探讨

摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研

zod_wq·2020-06-25 05:33

k均值聚类。简述K均值聚类算法的具体步骤。K均值算法的优缺点是什么？如何对其进行调优？

k均值聚类支持向量机，逻辑回归，决策树等经典的机器学习算法主要用于分类问题，即根据一些已经给定的类别的样本，训练某种分类器，使得他能够对类别未知的样本进行分类。

光英的记忆·2020-06-25 04:01

机器学习工程师 — Udacity 电影评分的 k 均值聚类

电影评分的k均值聚类假设你是Netflix的一名数据分析师，你想要根据用户对不同电影的评分研究用户在电影品位上的相似和不同之处。了解这些评分对用户电影推荐系统有帮助吗？我们来研究下这方面的数据。

阳阳yyx·2020-06-25 04:53

机器学习技术-k均值划分聚类算法

1.聚类分析：聚类(Clustering)是将数据划分成群组(簇)的过程，根据数据本身的自然分布性质，数据变量之间存在着程度不同的相似性(亲疏关系)，按照一定的准则将相似的数据聚集成簇(Cluster)。很多机器学习算法可以分为有监督学习和无监督学习方法。有监督学习方法往往是由已知的结果信息来从数据中推导和验证数据中蕴含的某个能够导出结果的模型或规律。聚类与另一种类似的机器学习方法分类(Class

Yapeng Dong·2020-06-25 00:16

机器学习之聚类算法（三）KMeans、KMeans++、KMeans||原理介绍及代码实现

K均值聚类（K-means）介绍历史渊源虽然其思想能够追溯到1957年的HugoSteinhaus，术语“k-均值”于1967年才被JamesMacQueen首次使用。

繁华三千东流水·2020-06-24 23:38

Python下opencv使用笔记（十二）（k均值算法之图像分割）

k均值（kmeans）聚类是一种最为简单的聚类方法，直接根据数据点之间的距离（欧氏距离，几何距离等等）来划分数据是属于哪一类的，当所有数据点所属的类别不在变化的时候，聚类也就完成了。

on2way·2020-06-24 18:26

【Machine Learning·机器学习】机器学习经典算法汇总

迭代二叉树3代)1.2、C4.51.3、CART(ClassificationAndRegressionTree)（待补充）2、KNN(K最近邻·k-NearestNeighbor)3、Kmeans(k均值聚类算法

耶夜夜夜·2020-06-24 18:06

机器学习入门研究（十六）—K-means

无监督学习分类主要有两类：聚类：K-means（K均值）、均值漂移聚类、基于密度的聚类方法（DBS

好人静·2020-06-24 17:24

K均值聚类算法及MATLAB函数使用

K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）关于K-means/K-means+的Python实例可以点击这里K-means实例K-means聚类算法的一般步骤：初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X，输入指定聚类类数N，并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件，比如最大循环次

Timmy_Y·2020-06-24 14:03

K均值聚类python代码

代码：fromsklearn.clusterimportKMeans#k均值聚类importpandasaspddf=pd.read_csv('XXXX.csv')#print(df.head)#print

mengjizhiyou·2020-06-24 14:34

用Python开始机器学习（10：聚类算法之K均值）

我们之前接触的所有机器学习算法都有一个共同特点，那就是分类器会接受2个向量：一个是训练样本的特征向量X，一个是样本实际所属的类型向量Y。由于训练数据必须指定其真实分类结果，因此这种机器学习统称为有监督学习。然而有时候，我们只有训练样本的特征，而对其类型一无所知。这种情况，我们只能让算法尝试在训练数据中寻找其内部的结构，试图将其类别挖掘出来。这种方式叫做无监督学习。由于这种方式通常是将样本中相似的样

lsldd·2020-06-24 09:18

基于K均值聚类的葡萄酒品种判别

摘要本文基于K均值聚类方法，首先利用使得组间平方和较大、组内平方和较小的方法确定聚类簇K，再对葡萄酒数据进行聚类，得到误判率为3.37%。为描述不同类别葡萄酒的特点，利用主成分分析，探究

小林的学习之路·2020-06-24 07:49

K均值聚类以及matlab实现

K均值聚类是最基础的一种聚类方法。K均值聚类，就是把看起来最集中、最不分散的簇标签分配到输入训练样本里。具体而言，通过下式计算簇y的分散情况。在这里，表示的是满足的y的和。

lfdanding·2020-06-24 03:35

机器学习算法总结--K均值算法

参考自：《机器学习》机器学习&数据挖掘笔记_16（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）K-MeansClustering斯坦福大学公开课：机器学习课程简介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，然后将数据集聚类成不同的组。K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成n个组，其方法为：首先选择K个随机的点，称其为聚类中心对于数据集中的每一个数据，按照距离K个中心点的距离，将其与距

spearhead_cai·2020-06-24 02:59

交叉验证梳理

例如：树的数量或树的深度、学习率、深层神经网络隐藏层数、k均值聚类中的簇数等。数据划分的演进过程：1、训练集+测试集如果在一个数据集A上进行训练，同样再用A作为评估数据集，无法评估在

快乐的小飞熊·2020-06-24 01:03

[Python嗯~机器学习]---用python3来说明k-means(K均值)算法

k-means算法In[1]:importnumpyasnp读数据集In[2]:defloadDataSet(filename):"""读取数据集Args:filename:文件名Returns:dataMat:数据样本矩阵"""dataMat=[]withopen(filename,'r')asf:forlineinf:eles=list(map(float,line.strip().split

暴走的鹏鹏哥哥·2020-06-24 00:02

K均值聚类算法以及模糊K均值算法研究，matlab

一．K-均值聚类（K-means）概述1.聚类“类”指的是具有相似形得几何。聚类是值将数据集划分为若干类，是的类内之间得数据最为相似，各类之间的数据相似度差别尽可能大。聚类分析就是以相似性为基础，对数据集进行聚类划分，属于无监督学习。2.无监督学习和监督学习K-均值聚类属于无监督学习。监督学习知道从对象（数据）中学习什么，而无监督学习无需知道所要搜寻的目标，它根据算法得到数据的共同特征。比如用分类

清流急湍，孤帆去悠悠·2020-06-24 00:17

斯坦福大学《Machine Learning》第8周学习笔记

UnsupervisedLearning非监督学习Clustering聚类K-MeansAlgorithmK均值算法在聚类问题中我们有未加标签的数据我们希望有一个算法能够自动的把这些数据分成有紧密关系的子集或是簇

小T是我·2020-06-23 23:56

机器学习算法与Python实践之（六）二分k均值聚类

机器学习算法与Python实践之（六）二分k均值聚类[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09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

iteye_12028·2020-06-23 18:09

决策树（Decision Tree）----matlab和python（1）

常用：模糊分类法、神经网络、决策树、KNN、朴素贝叶斯分类法、SVM等聚类：K均值聚类（通常而言，为降低使数据满足分类算法要求而所需的预处理代价，可以选择使用聚类算法）这里先介绍决策树决策树是一种代表对象属性和对象值之间的预测模型

ifruoxi·2020-06-23 17:53

Python实现-Kmeans聚类算法

Python实现-Kmeans聚类算法1.Kmeans聚类定义2.问题描述3.实现过程1.Kmeans聚类算法Kmeans聚类算法：k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）

g1x2w3·2020-06-23 09:10

K-means聚类算法

本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类，最后会举一个实例：以MATLAB代码实现k均值聚类算法。

drrlalala·2020-06-23 05:19

ecw2c理解元数据：使用BigQuery k-means将4,000个堆栈溢出标签聚类

对于无监督学习和k均值聚类来说，这是一项完美的任务-现在您可以在BigQuery中完成所有这些工作。让我们找出方法。

cunehu1722·2020-06-23 01:10

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