K-means算法 (无监督算法,聚类算法) 1-1 基本流程 一、概念: 二、主要特点: 三、算法流程: kmeans作用:去除奇异值 小结: 1-2 算法效果衡量标准 一、K值确定: 二、轮廓系数: 三、Canopy算法配合初始聚类: 1、Canopy简介: 2、Canopy+Kmeans: 四、Calinski-Harabasz Index: 1-2 算法优化 K-means++: ISOD...

机器学习---8.聚类问题

KMeans

  

2019-11-14 03:12:22

之前讲的都是监督学习,今天来说说非监督学习。而其中聚类问题作为非监督学习的代表,更要好好谈谈。 非监督学习 回顾一下,什么是非监督学习。非监督学习是指不受监督的学习,是一种自由的学习方式,没有先验知识的指导。或者通俗一点地说就是不需要为训练集提供对应类别标签的学习方法 非监督学习主要分为两种:聚类和降维 所以下面聊聊几种聚类算法 聚类问题 聚类是指把相似的对象通过静态分类的方法分成不同组别的子集,...

K-means算法 (无监督算法,聚类算法) K-means算法,也称为K平均或K均值算法; K平均聚类的目的是:把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中,使得每个点都属于离他最近中心点的距离最近(或者说相似度上更相近的)对应的聚类。 1.从定义可以看出Kmeans主要是通过K中心和对K中心的距离计算进行聚类;所以K-means主要问题是K值选取和距离(相似度衡量)使用 2.由于...

http://www.tensorfly.cn/ 中文社区 李航-统计学习方法 原理 Kmeans是一种无监督学习的聚类算法,通过多次的迭代使各个样本点到其所属族的距离最小。这个算法主要用于在数据分析前期对数据进行分类处理。 Kmeans的计算流程如下 随机选取k个样本点做为聚类中心 计算其他样本点到聚类中心的距离,并将其划分到最近的中心点一族 重新计算每个类的中心店 反复迭代(2)(3)两步直到...

1、Kmeans Kmeans是聚类算法中较为经典的算法之一,由于其效率高,所以一般大规模的数据进行聚类的时候都会被广泛应用。 算法的目的是,先指定聚类的数目c,然后将输入的数据划分为c类,值簇内的数据之间具有较高的相似程度,而簇之间的相似程度较低。 下面简单介绍下Kmeans算法的实现,具体的网上都可以找到。 Kmeans的目标函数是: c是聚类的中心,目的就是让每个点到它所属于的中心的距离之和...

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Hugo Steinhaus,术语“k-均值”于1967年才被James MacQueen首次使用。标准算法则是在1957年被Stuart Lloyd作为一种脉冲码调制的技术所提出,但直到1982年才被贝尔实验室公开出版。在1965年,E.W.Forgy发表了本质上相同的方法,所以这一算法有时被称为...

写在前面:   先给大家看一波图片压缩的效果图,下面是我本人的微信二维码进行图像压缩前后的图像 KMeans算法压缩方式,就是将原来很多的颜色用少量的颜色去表示,这样就可以减小图片大小了。 各位小伙伴系不系很激动啦!那么接下来赶紧看一下上面的效果是如何实现吧。 代码: 运行结果: 使用K-means算法前: 使用K-means算法后: 温馨提示:大家练习的时候可以选择占用空间比...

本篇博客主要介绍cv2模块机器学习部分中的K均值聚类(KMeans)。 cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags, centers=None) 输入参数: data:np.float32类型的数据,每个特征应该放在一列。 K:聚类的最终数目。 bestLabels:预设的分类标签,没有的话就设置为None。 criteria...

目录 一、 KMeans聚类简介 二、小案例 四、 KMeans用于图像压缩 一、 KMeans聚类简介 需要事先指定簇的数目k 优化目标:所有点到各自质心的距离之和最小  特点:受初始值(K个随机质心的位置)的影响挺大的、受形状的影响还有点大 二、小案例 读数据、算法实例化(设置参数),训练模型、展示与分析 1. 读取数据,了解一下 2. 数据预处理 给定...

sklearn聚类方法详解

聚类算法  KMeans  DBSCAN

  

2019-11-02 20:25:39

1 KMeans 1.1 算法描述 随机选择k个中心 遍历所有样本,把样本划分到距离最近的一个中心 划分之后就有K个簇,计算每个簇的平均值作为新的质心 重复步骤2,直到达到停止条件 停止条件: 聚类中心不再发生变化;所有的距离最小;迭代次数达到设定值, 代价函数:误差平方和(SSE) 1.2 算法优缺点 优点: 算法容易理解,聚类效果不错 具有出色的速度 当簇近似高斯分布时,效果比较好 缺点: 需...

简单介绍: k-means聚类属于无监督学习的一种,在没有给与labels的情况下,将数据分成指定的K类。 它将相似的对象归到一个簇中,将不相似的对象归到不同簇中,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,是因为他可以发现K个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值得均值计算而成。 簇的个数是用户指定的,每一个簇通过其质心,即...

聚类分析定义与作用: 是把分类对象按照一定规则分成若干类,这些类不是事先设定的,而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似,而在不同类中对象趋向于彼此不相似。在经济、管理、地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准和区域标准等许多方面应用十分广泛,是国内外较为流行的多变量统计分析方法之一。 聚类分析的类型: 是实际问题中,如根据各省主要的经济指标...

这是《Python数据挖掘课程》系列文章,也是我上课内容及书籍中的一个案例。本文主要讲述文本聚类相关知识,包括中文分词、数据清洗、特征提取、TF-IDF、KMeans聚类等步骤。 本篇文章为基础性文章,希望对你有所帮助,提供些思路,也是自己教学的内容。如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵。同时,推荐大家阅读我以前的文章了解其他知识。 前文参考: 【Python数据挖掘课程】一.安装Python及...

【火炉炼AI】机器学习020-使用K-means算法对数据进行聚类分析 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 前面的机器学习类文章(编号从010-019)都是关于监督学习,但是从本篇文章开始,炼丹老顽童要开始讲解无监督学习方面,无监督学习是指处理的数据没有任何形式的标记,我们没...