在数据挖掘中聚类和分类的原理被广泛的应用. 聚类即无监督的学习. 分类即有监督的学习. 通俗一点的讲就是:聚类之前是未知样本的分类.而是根据样本本身的相似性进行划分为相似的类簇.而分类 是已知样本分类,则需要将样本特征和分类特征进行匹配,进而将每个样本归入给出的特定的类. 由于本文是对聚类算法中的k-means算法的实现,所以接下来主要进行一些聚类算法的介绍. 聚类算法包括多种,可按如下分配: 1.划分法:基于此种思想的聚类算法包括 k-means,PAM,CLARA,CLARANS,STIRR

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label

K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释.

K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释. 2017年10月14日补: 今晚造了一个轮子,k-means算法在matl

ISODATA聚类算法的matlab程序 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 参考:Kmeans及ISODATA算法的matlab实现 算法简介:聚类算法:ISODATA算法 数据见:MATLAB实例:PCA降维中的iris数据集,保存为:iris.data,最后一列是类标签. demo_isodata.m clear clc data_load=dlmread('iris.data'); [~,dim]=size(data_load)

GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4 4.6 3.4

GMM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648508.html文章中已经介绍了GMM算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0.2 5.4 3.

KFCM算法的matlab程序(用FCM初始化聚类中心) 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行实现,用FCM初始化聚类中心,并求其准确度与运行时间. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.iris数据 iris.data 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 4.6,3.1,1.5,0.2,1 5.0,3.

KFCM算法的matlab程序 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,并求其准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4 4.6 3

FCM算法的matlab程序2 在“FCM算法的matlab程序”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行实现,并求解准确度.下面的程序是另一种方法,是最常用的方法:先初始化聚类中心,在进行迭代(此方法由于循环较多,时间复杂度相对较高,但更严谨.就时间性而言,推荐使用“FCM算法的matlab程序”这个程序). 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0

FCM算法的matlab程序 在“FCM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4 4.6 3.4

K-means算法的matlab程序 在“K-means算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4

FCM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648430.html文章中已经介绍了FCM算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0.2 5.4 3.

K-means算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648369.html 文章中已经介绍了K-means算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0

群智能优化算法测试函数matlab源代码 global M; creatematrix(2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %画ackley图. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ackley x from[-5 5] % x=-5:0.01:5; % [x,y]=meshgrid(x); % temp1=x.^2+y.^2; % temp2=cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y); % z=20+

canopy聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. canopy聚类算法简介 Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单.快速.精确地方法.每个对象用多维特征空间里的一个点来表示.这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1>T2来处理.基本的算法是,从一个点集合开始并且随机删除一个,创建一个包含这个点的Canopy,并在剩余的点集合上迭代.对于每个点,如果它的距离第一个点的距离小于T1,然后这个点就加

mean shift聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. mean shift 简介 mean shift, 写的更符合国人的习惯,应该是mean of shift,也就是平均偏移量,或者偏移均值向量.在明确了含义之后,就可以开始如下的具体讲解了. <img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-b5f01fcdfc7b8503

K均值算法   上一期介绍了机器学习中的监督式学习,并用了离散回归与神经网络模型算法来解决手写数字的识别问题.今天我们介绍一种机器学习中的非监督式学习算法--K均值算法.   所谓非监督式学习,是一种与监督式学习相对的算法归类,是指样本并没有一个与之对应的"标签".例如上一期中的识别手写数字照片的例子,样本是照片的像素数据,而标签则是照片代表的数字.非监督式学习因为没有这个标签,因此就没有对样本的一个准确的"答案".非监督式学习主要是用来解决样本的聚类问题.   K

#encoding:utf-8 from numpy import * import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from os import listdir def makePhoto(returnMat,classLabelVector): #创建散点图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) #例如参数为349时,参数349的意思是:将画布分割成3行4

 一. K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征(向量的每个元素)与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的的分类标签.由于样本集可以很大,我们选取前k个最相似数据,然后统计k个数据中出现频率最高的标签为新数据的标签. K邻近算法的一般流程: (1)收集数据:可以是本地数据,也可以从网页抓取. (2)准备数

k-临近算法 算法步骤 k 临近算法的伪代码,对位置类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离: 按照距离递增次序排序: 选取与当前点距离最小的k个点: 确定前k个点所在类别的出现频率: 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类. Python 代码为 kNN.py 的 classify0方法. def classify0(inX, dataSet, label, k): ''' kNN 算法实现函数 输入参数解释如下 inX: 输入数