k-menas

k-means算法总结

目录一、k-means算法原理二、k-means算法目标函数是什么三、总结一、k-means算法原理k-menas是无监督的算法，其思想是将样本集中的样本按照样本间的距离划分为k个簇，让簇内的点尽量紧密地连在一起

易码当先·2023-02-18 17:17

python kmeans聚类_python机器学习之k-means聚类算法（1）

本篇采用python语言，自主编程实现k-menas算法，当然python用专门的库函数来实现该算法，但本次主要使用该算法阐述编程思想，所以不采用内置函数。采用自主编写的程序的方式。

weixin_39827850·2023-02-03 09:18

机器学习--聚类算法（无监督学习）--K-Menas/BIRCH/CURE/DBSCAN/MDCA算法理论

目录一聚类算法概述1聚类的概念2聚类算法的评价指标1）轮廓系数（无需目标属性的评价指标）二基于划分的聚类算法（K-Means）1K-Means算法1）算法流程2）算法的优缺点2K-Means算法的优化算法1）K-Medioms（K-中值聚类，用于解决异常数据敏感问题）2）二分K-Means（弱化初始化簇心的问题，但是依然随机选择簇心）3）K-Means++算法（弱化初始簇心且不再随机选择簇心，但是

我是疯子喽·2023-01-11 18:14

K-means在Python中的实现

K-menas的优缺点：优点：原理简单速度快对大数据集有比较好的伸缩性缺点：需要指定聚类数量K对异常值敏感对初始值敏感K-means的聚类过程其聚类过程类似于梯度下降算法，建立代价函数并通过迭

weixin_33834910·2023-01-04 07:03

西电机器学习简答题核心考点汇总（期末真题，教材西瓜书）

机器学习和深度学习区别以及原因二、卷积核，池化层作用三、SVM转化为对偶问题的优点四、核函数的作用五、特征的相似度定义，性质六、预剪枝与后剪枝优缺点七、密度直接可达，密度可达，密度相连定义八、DBSCAN相对于k-menas

oax_knud·2022-11-21 15:51

机器学习算法/模型——有监督到无监督（聚类）：由 KNN 到 K-menas

聚类1.KNN（K-NearestNeighbor）1.1基本思想1.2算法步骤2.聚类（Clustering）3.K-means3.1本质和概要本质前提算法思路3.2损失/目标函数3.3优化算法：期望最大化（EM）4.缺点5.代码DBSCAN有监督学习和无监督学习，是机器学习两个大的类别。聚类算法属于无监督学习：训练数据只有输入变量x而没有输出变量y。无监督学习的目的是将这些训练数据潜在的结构或

Robin_Pi·2022-11-17 07:17

K-means文本聚类使用自定义距离函数

但是，如果我们想在K-menas中使用自己定义的距离函数，该怎么办呢，计算文本相似度时，经

Luban250·2022-02-13 07:48

基于Python的K邻近分类法（KNN）+ 稠密SIFT + 手势识别

这种方法通常分类效果很好，但也有很多弊端，例如：与K-menas聚类算法类似，需要预先设定k值，k值的选择会影响分类的性能。

ZI薇薇·2020-08-20 07:45

K-means算法简介

K-menas的优缺点：优点：原理简单速度快对大数据集有比较好的伸缩性缺点：需要指定聚类数量K对异常值敏感对初始值敏感K-means的聚类过程其聚类过程类似于梯度下降算法，建立代价函数并通过迭

云中鲸·2020-08-18 16:32

K-means方法总结（附代码）

因为之前的论文中有关于k-means方法的字符分割方法，所以就先学习k-menas的方法。下一篇是高斯混合模型的方法总结。算法基本原理：k-means方法较为简单，原理也特别的清晰。

天王盖Error，宝塔镇Bug·2020-06-29 09:43

机器学习算法简述与代码实现

朴素贝叶斯机器学习（六）—logistic回归机器学习（七）—回归机器学习（八）—Apriori算法各种算法的优缺点及适用范围优点缺点适用数据类型KNN精度高、对异常值不敏感计算复杂度高空间复杂度高数值型标称型K-menas

eaeelite·2018-09-06 16:30

机器学习算法简述与代码实现

朴素贝叶斯机器学习（六）—logistic回归机器学习（七）—回归机器学习（八）—Apriori算法各种算法的优缺点及适用范围优点缺点适用数据类型KNN精度高、对异常值不敏感计算复杂度高空间复杂度高数值型标称型K-menas

eaeelite·2018-09-06 16:30

K-means在Python中的实现

K-menas的优缺点：优点：原理简单速度快对大数据集有比较好的伸缩性缺点：需要指定聚类数量K对异常值敏感对初始值敏感K-means的聚类过程其聚类过程类似于梯度下降算法，建立代价函数并通过迭

Stardustsky·2017-08-26 00:00

K-Menas算法

K-Menas算法一、算法简介k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。

非淡泊无以明志，非宁静无以致远--Stay Hungry, Stay Foolish·2011-01-04 11:00

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