肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数,将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions),那么,对于一个簇,它的畸变程度越低,代表簇内成员越紧密,畸变程度越高,代表簇内结构越松散. 畸变程度会随着类别的增加而降低,但对于有一定区分度的数据,在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善,之后缓慢下降,这个临界点就可以考虑为聚类性能较好的点. import pandas as pd from sklearn.cl

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

主要为第八周内容:聚类(Clustering).降维 聚类是非监督学习中的重要的一类算法.相比之前监督学习中的有标签数据,非监督学习中的是无标签数据.非监督学习的任务是对这些无标签数据根据特征找到内在结构.聚类就是通过算法把数据分成不同的簇(点集),k均值算法是其中一种重要的聚类算法. K均值算法 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: 1.首先选择 K 个随机的点,称为聚类中心(cluster centroids) 2. 对于数据集中的每一个数据,按照距离 K

最近看了吴恩达老师的机器学习教程(可以在Coursera,或者网易云课堂上找到)中讲解的k-means聚类算法,k-means是一种应用非常广泛的无监督学习算法,使用比较简单,但其背后的思想是EM算法(看李航老师统计学习方法看了半天还是没太明白,后面找了一篇博客,博主对EM算法讲解非常通俗易懂).这里对k-means算法和应用做一个小笔记,脑袋记不住那么多hh.本文用的数据和代码见github. 一.k-means算法 在介绍k-means算法之前,先看一个课程中使用k-means对二维数据进行

原理 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html 实现 http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/5924762.html 无监督学习之K-均值算法分析与MATLAB代码实现 转载 https://blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/77898341 前言 K-均值是一种无监督的聚类算法.首先我们要知道什么是无监督,无监督就是说在数据集中,

# K的选择:肘部法则 如果问题中没有指定 的值,可以通过肘部法则这一技术来估计聚类数量.肘部法则会把不同 值的成本函数值画出来.随着 值的增大,平均畸变程度会减小:每个类包含的样本数会减少,于是样本离其重心会更近.但是,随着 值继续增大,平均畸变程度的改善效果会不断减低. 值增大过程中,畸变程度的改善效果下降幅度最大的位置对应的 值就是肘部. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #随机生成一

本学习笔记参考自吴恩达老师机器学习公开课 聚类算法是一种无监督学习算法.k均值算法是其中应用最为广泛的一种,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组.K均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成K个组,其方法为: 随机选择K个随机的点(称为聚类中心): 对与数据集中的每个数据点,按照距离K个中心点的距离,将其与距离最近的中心点关联起来,与同一中心点关联的所有点聚成一类: 计算每一组的均值,将该组所关联的中心点移动到平均值的位置: 重复执行2-3步,直至中心点不再变化 算法的数学表示

k聚类算法中如何选择初始化聚类中心所在的位置. 在选择聚类中心时候,如果选择初始化位置不合适,可能不能得出我们想要的局部最优解. 而是会出现一下情况: 为了解决这个问题,我们通常的做法是: 我们选取K<m个聚类中心. 然后随机选择K个训练样本的实例,之后令k个聚类中心分别与k个训练实例相等. 之后我们通常需要多次运行均值算法.每一次都重新初始化,然后在比较多次运行的k均值的结果,选择代价函数较小的结果.这种方法在k较小的时候可能会有效果,但是在K数量较多的时候不会有明显改善. 如何选取聚类数量

1. 聚类(Clustering) 1.1 无监督学习: 简介 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数.与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的: 在非监督学习中,我们需要将一系列无标签的训练数据,输入到一个算法中,然后我们告诉这个算法,快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据.我们可能需要某种算法帮助我们寻找一种结构.图上的数

https://blog.csdn.net/qq_34739497/article/details/80508262 Yellowbrick 是一套名为「Visualizers」的视觉诊断工具,它扩展了 Scikit-Learn API 以允许我们监督模型的选择过程.简而言之,Yellowbrick 将 Scikit-Learn 与 Matplotlib 结合在一起,并以传统 Scikit-Learn 的方式对模型进行可视化. 可视化器 可视化器(Visualizers)是一种从数据中学习的估计

13.1  无监督学习:简介 13.2 K-均值算法 13.3  优化目标 13.4  随机初始化 13.5  选择聚类数 13.1  无监督学习:简介 在这个视频中,将开始介绍聚类算法.这将是一个激动人心的时刻,因为这是到现在学习的第一个非监督学习算法,要让计算机学习无标签数据,而不是此前的标签数据. 之前简单介绍过非监督学习,有必要将其与监督学习做一下比较. 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标

十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介 13.2 K-均值算法 13.3 优化目标 13.4 随机初始化 13.5 选择聚类数 十四.降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 14.2 动机二:数据可视化 14.3 主成分分析问题 14.4 主成分分析算法 14.5 选择主成分的数量 14.6 重建的压缩表示 14.7 主成分分析法的应用建议 第8周 十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介 参考视频: 1

四.SVM支持向量机 1.代价函数 在逻辑回归中,我们的代价为: 其中: 如图所示,如果y=1,cost代价函数如图所示 我们想让,即z>>0,这样的话cost代价函数才会趋于最小(这正是我们想要的),所以用图中红色的函数代替逻辑回归中的cost 当y=0时同样用代替 最终得到的代价函数为: 最后我们想要. 之前我们逻辑回归中的代价函数为: 可以认为这里的,只是表达形式问题,这里C的值越大,SVM的决策边界的margin也越大,下面会说明. 2.Large Margin 如下图所示,SVM分类

13.聚类 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 13.1无监督学习简介 从监督学习到无监督学习 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数: 与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的: 在这里我们有一系列点,却没有标签.因此,我们的训练集可以写成只有x(1),x(2),x(3)...一直到x(m),而没有任何标签y.因

Lecture 13 聚类 Clustering 13.1 无监督学习简介  Unsupervised Learning Introduction 现在开始学习第一个无监督学习算法:聚类.我们的数据没有附带任何标签,拿到的数据就是这样的: 例子: (注:这里有考题,问哪些可以使用聚类算法) 13.2 K-means算法 K-Means Algorithm K-Means 是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组.迭代过程为:1)选择K个随机的点,称为聚类中心(cl

一.K-means聚类中心初始化问题. 1)随机初始化各个簇类的中心,进行迭代,直到收敛,并计算代价函数J. 如果k=2~10,可以进行上述步骤100次,并分别计算代价函数J,选取J值最小的一种聚类情况,能够得到一个相对不错的局部最优解.(因为k值较小情况下,不同的随机中心,聚类结果不同) 2)如果k值很大,则多次随机意义不大,随机一次进行聚类即可. 二.如何选择聚类数目K? 肘部法则是一个方法,但效果一般不明显.通常来讲,并没有太绝对的方法,主要靠人工选择,以及人为的洞察力. 三.利用k-me

8 Unsupervised Learning8.1 Clustering8.1.1 Unsupervised Learning: Introduction集群(聚类)的概念.什么是无监督学习:对于无标记无关联标记的数据,要求算法分析出数据的结构.什么是聚类:将未加标签的数据分成有紧密关系的子集或者簇. 做道题: ABC 8.1.2 K-Means Algorithm讨论什么是K均值以及K均值的使用.K均值算法是一种迭代的聚类方法. 用图来展示K均值更加直观:1.因为本例要将数据分为2类,所以要

不管之前介绍的K-means还是K-medoids聚类,都得事先确定聚类簇的个数,而且肘部法则也并不是万能的,总会遇到难以抉择的情况,而本篇将要介绍的Mean-Shift聚类法就可以自动确定k的个数,下面简要介绍一下其算法流程: 1.随机确定样本空间内一个半径确定的高维球及其球心: 2.求该高维球内质心,并将高维球的球心移动至该质心处: 3.重复2,直到高维球内的密度随着继续的球心滑动变化低于设定的阈值,算法结束 具体的原理可以参考下面的地址,笔者读完觉得说的比较明了易懂: http://blo

上一篇我们详细介绍了普通的K-means聚类法在Python和R中各自的实现方法,本篇便以实际工作中遇到的数据集为例进行实战说明. 数据说明: 本次实战样本数据集来自浪潮集团提供的美团的商家信息,因涉及知识产权问题恕难以提供数据地址: 我选择的三个维度的数值型数据分别为“商家评分”,“商家评论数”,“本月销售额”,因为数值极差较大,故对原数据先进行去缺省值-标准化处理,再转为矩阵形式输入K-means算法之中,经Rtsne对原数据进行降维后具体代码和可视化聚类效果如下: rm(list=ls()

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类