机器学习实战Github代码第一章机器学习基础2007年选出的十大数据挖掘算法C4.5决策树、K-均值（K-mean）、支持向量机（SVM）、Apriori、最大期望算法（EM）、PageRank算法、

有道笔记原文机器学习实战Github代码第一章机器学习基础2007年选出的十大数据挖掘算法C4.5决策树、K-均值（K-mean）、支持向量机（SVM）、Apriori、最大期望算法（EM）、PageRank

有很多方式定义较简单的表示，常见的三种有低维表示，稀疏表示和独立表示主成分分析（PCA）线性代数一章说过，一种降维的手段k均值据类(k-mean)k-均值聚类算法将训练集分为k个靠近彼此的不同样本聚类，

5.1实验概要通过K-Mean，谱聚类，DBSCAN三种算法解决基本的聚类问题，使用sklearn提供的聚类模块和鸢尾花数据集，对聚类效果进行横向比较。

ExtraTrees常用的分类：线性、决策树、SVM、KNN，朴素贝叶斯；集成分类：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees常用聚类：k均值（K-mean

三种离散化方法都需要用户指定产生的区间数书中用K-mean进行数据离散化的代码在python3环境运行时出

(1),x(2),...,x(m),}x(i)∈Rn{x(1),x(2),...,x(m),}x(i)∈Rn我们想要将其分成几组聚合的”cluster”,但是没有标签y,所以这是一个非监督的学习算法.K-mean

优势：解决了K-mean

数据挖掘常用算法分类算法决策树ID3C4.5聚类K-mean算法DBSCAN回归线性回归多项式回归关联规则时间序列分析文本挖掘Web挖掘数据挖掘流程数据清理（消除噪声和不一致的数据）数据集成（多中数据源可以组合在一起

聚类属于非监督学习，k-mean是聚类中经典算法。非监督学习即是只有样本没有标签。

它与K-mean算法原理上是类似的；K-mean算法：（之前写过：http://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6132362.html）对于初始化的类别中心，可以看作初化的字典（每一列为一个类别中心

K-mean(k-均值)3. 支持向量机（SVM）4. Apriori5. 最大期望算法（EM）6. PageRank算法7. AdaBoost算法8. K-近邻算法（kNN）9. 

《机器学习实战》U1机器学习十大算法：C4.5决策树、K-均值（K-mean）、支持向量机（SVM）、Apriori、最大期望算法（EM）、PageRank算法、AdaBoost算法、k-近邻算法（kNN

一、k-mean算法介绍1.主要思想:在给定聚类簇数（K值）【n_clusters】和K个初始类簇中心（通常从数据集中随机选取k个数据）的情况下，历遍数据集中的每个数据点，而数据点距离哪个类簇中心（clustercenters

申明:仅个人小记目录效果演示(1)二维度效果图(2)三维度效果图k-mean算法思想简要说明代码分析(1)二维k-mean代码(2)三维度k-mean代码(3)多维度k-mean代码(4)功能使用示范代码

第十三章无监督学习首先讲的K-mean聚类原理还是挺简单的。

##coding:utf-8fromnumpyimport*importtimeimportmatplotlib.pyplotasplt#calculateEuclideandistancedefeuclDistance(vector1,vector2):returnsqrt(sum(power(vector1-vector2,2)))#0ρ=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)|x

1.BisectingK-Means二分k均值聚类算法（自上而下）Bisectingk-means聚类算法，即二分k均值算法，它是k-mean

IBMSPSSModeler 提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean 聚类分析和 Kohonen 聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。

K-均值聚类算法(K-mean)原理:代码:clearall clc x=[01012123678678978989;00111222666777788899]; figure(1) plot(x(1,

他举例是聚类算法，像k-mean

关于本书数据挖掘十大算法C4.5决策树、K-均值（K-mean）、支持向量机（SVM）、Apriori、最大期望算法（EM）、PageRank算法、AdaBoost算法、k-近邻算法（kNN）、朴素贝叶斯算法

十大机器学习算法：C4.5决策树K-均值(K-mean)支持向量机(SVM)Apriori最大期望算法(EM)PageRank算法AdaBoost算法K-近邻算法(kNN)朴素贝叶斯分类(NB)分类回归树

二、算法步骤K-mean

因为从根本上，对于属于一个类的所有元素来说，在k-means中是无法将他们区别开的（如果非要用距离什么的来区分也可以，但是这部分功能不是k-mean擅长的）。

Similar to other algorithm, K-mean clustering has many weaknesses:   1 When the numbers of data

A:对聚类算法不熟，我随便写了一个k-mean，但又忘

A:对聚类算法不熟，我随便写了一个k-mean，但又忘

优点：简单K-mean算法需要面对的棘手问题1.K的选取；2.对初始点的选取；3.对离群点也是很敏感的；4.算法趋向于一个球体，对于带状的group并不适合；5.同时建立在均值能计算的基础上。

再简单点儿说，k-mean聚类就是将你的数据分类用的。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，称为

K-mean基本步骤是很简单的：首先，我们来决定K的大小以及设定K个初始的聚类中心。

Clustering中文翻译作“聚类”，简单地说就是把相似的东西分到一组，同Classification(分类)不同，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个classifier会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervisedlearning(监督学习)，而在聚类的时候

（主要包括k-mean和EM算法）k-mean算法的步骤：（每个样本只能属于一个聚类）1）随机选出k个cen

matlab帮助--统计工具箱--MultivariateStatistics--clusteranalysis，里面是实例，K-mean和c-mean是一回事在help-search中搜  fuzzycluster

k-means 算法的工作过程说明如下：  初始化：聚类数k，初始聚类中心x,迭代次数或者收敛条件。  首先,从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；  然后,再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；  再次，不断重复上面的过程直到满足收敛条件或者迭代

从网上找到了很多定义，这里选取比较典型的几个； K-Mean 分群法是一种分割式分群方法，其主要目标是要在大量高纬的资料点中找出 具有代表性的资料点；这些资料点可以称为群中心，代表点；然后再根据这些

ClusterMain.java package eu.eodigos.kmean; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Vector; import eu.eodigos.hibernate.bean.ClusterInput; import eu.eodigos.hibernate.serv

从网上找到了很多定义，这里选取比较典型的几个； K-Mean分群法是一种分割式分群方法，其主要目标是要在大量高纬的资料点中找出      具有代表性的资料点；这些资料点可以称为群中心，代表点；然后再根据这些