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,...

kmeans算法注释版,新手小白,如有错误,还请不吝指教 对于下面这行代码,单独解释。 举个例子: 输出为:此时a是一个4*2的矩阵,若使用nonzero()函数,则有输出 可见,nonzero(),返回两个元组: 第一个元组里有,不为零元素的行的索引,以及该元素的类型 第二个元组中则是不为零元素的列的索引,以及该元素的类型 而对于Kmeans算法中的第25行代码中的.A,其实是就是返回数组本身。...

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...

    用scikit-learn进行k-means聚类,默认使用欧式距离,为了用余弦距离作为度量,找了一个在生物信息学里比较常用的库:Biopython。Biopython为k-means聚类提供了各种距离函数,包括余弦距离、皮尔逊相似度量、欧式距离等。     另外,为了确定一个合理的聚类系数,采用轮廓系数作为衡量标准:  ...

这是我的第一篇博客;   K-Means算法过程,略; 这是一次课程的任务2333,是利用所学K-means聚类分析方法,对iris数据集进行聚类分析,并利用已知的样本类别标 签进行聚类分析评价; 我的K均值算法以iris.data为例(附在文末); 数据集:Iris数据集  (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris) 数据描述:...

聚类总结一(K-Means)

kmeans  python

  

2020-04-27 23:24:13

一、常见的聚类分析算法 K-Means: K-均值聚类也称为快速聚类法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。 K-中心点:K-均值算法对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心,而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心。 系统聚类:也称为层次聚类,分类的单位由高到低呈树形结构,且所处的位置越低,其所包含的对象就越少,但这些对象间的...

GMM 和 K-means

GMM  KMeans

  

2020-06-20 18:50:34

GMM Gaussian Mixture Model 高斯混合模型 每个GMM由K个Gaussian分布组成,每个Gaussian称为一个“Component”,这些Component 线性加成在一起就组成了GMM 的概率密度函数: 根据上面的式子,如果我们要从 GMM 的分布中随机地取一个点的话,实际上可以分为两步:首先随机地在这 K个Gaussian Component...

K-Means算法(实例)

kmeans算法

  

2020-06-23 10:56:57

K-Means算法实例: 本文的是上一篇的实例部分 以下代码均是在Matlab中实现。 1.初始化中心点 randperm的用法,戳此处 2.计算最近的中心点 min的用法,戳此处 3.更新中心点 4.代价计算 5.调用 源码,戳此处(weekend8/training)...

K-means聚类(一)

clustering  kmeans

  

2020-06-25 00:59:58

聚类: 聚类(clustering)是一种无监督学习(也就是说没有label,因为我们的目标就是为了生成label.),它将相似的样本归类成同一簇,而将不相似的样本归类到其它簇中。 簇识别(cluster indentify)是为了发现有那些簇,同时各种簇里面到底有什么。 K-means是一种聚类方法,K的含义是可以生成K个簇(K个类别),而每个类别会有一个中心(centro),这个簇中心是根据簇...

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...