参考文献:https://www.jianshu.com/p/5314834f9f8e # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jun 11 10:52:14 2018 @author: Administrator """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets iris = dat

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

一.前言: 今天在宿舍弄了一个下午的代码,总算还好,把这个东西算是熟悉了,还不算是力竭,只算是知道了怎么回事.今天就给大家分享一下我的代码.代码可以运行,运行的Python环境是Python3.6以上的版本,需要用到Python中的numpy.matplotlib包,这一部分代码将K-means算法进行了实现.当然这还不是最优的代码,只是在功能上已经实现了该算法的功能. 二.代码部分: import numpy as np import random from matplotlib import

1 基础知识 相似度或距离 假设有 $m$ 个样本,每个样本由 $n$ 个属性的特征向量组成,样本合集 可以用矩阵 $X$ 表示 $X=[x_{ij}]_{mn}=\begin{bmatrix}x_{11}&x_{12} &  ... &x_{1n} \\x_{21}&x_{22} &  ... &x_{2n} \\...& ... &  ...& ...\\x_{m1}&x_{m2} & ...&x_{mn}

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调

--------------------------K-Means算法使用-------------------------- 一:数据导入及可视化 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as sio data = sio.loadmat("ex7data2.mat") X = data['X'] print(X.shape) plt.figure() plt.scatter(X[:,],X

<机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这在机器学习中被称作 unsupervised learning (无监督学习).在本文中,我们关注其中一个比较简单的聚类算法:k-means算法. k

9. Clustering Content 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm(代码地址:https://github.com/llhthinker/MachineLearningLab/tree/master/K-Means) 9.3 Optimization objective 9.4 Random Initialization 9.5 Choosing t

一.简介 K-Means 是一种非监督学习,解决的是聚类问题.K 代表的是 K 类,Means 代表的是中心,你可以理解这个算法的本质是确定 K 类的中心点,当你找到了这些中心点,也就完成了聚类. /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11117012.html * / 先请你和我思考一个场景,假设我有 20 支亚洲足球队,想要将它们按照成绩划分成 3 个等级,可以怎样划分? 二. K-Means 的工作原理

[机器学习]算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章解介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法. 聚类算法 在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图: 这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类,这个过程称之为监督学习,是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签. 在无监督学习中,经常会研究一些不同的问题.假如给定若干个点组成的数据集合: 所有的点都没有像监督学习那样给出类标签和所谓的学习样

背景与原理: 聚类问题与分类问题有一定的区别,分类问题是对每个训练数据,我给定了类别的标签,现在想要训练一个模型使得对于测试数据能输出正确的类别标签,更多见于监督学习:而聚类问题则是我们给出了一组数据,我们并没有预先的标签,而是由机器考察这些数据之间的相似性,将相似的数据聚为一类,是无监督学习的一个典型应用. 而k-means算法则是非常常见的聚类算法,其思想是如果我们想把这些数据聚为k类,那么我们预先选择k个中心,然后计算每个数据点与这k个中心之间的"距离"(也就是这个数据点与这个中

Kmeans算法简介 作为无监督学习领域的一种简单的算法,Kmeans在实际应用中却是相当广泛的.其过程是通过不断交替迭代求得最优的类中心以及每个样本所属类别,具体步骤如下: 确定类别个数k 随机初始化k个类的中心,分别为(\mu_1, \mu_2, -, \mu_k ) 确定每个样本类别,原则为样本与类中心距离最小,即 \begin{aligned} c^{(i)}=\underset{j}{arg min}Dist(x^{(i)}, \mu_j) \end{aligned} 更新每个类的中心

摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Mea

一.关于聚类及相似度.距离的知识点 二.k-means算法思想与流程 三.sklearn中对于kmeans算法的参数 四.代码示例以及应用的知识点简介 (1)make_blobs:聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)[source] 返

K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图中点.而灰色的点是我们的种子点,也就是我们

无监督问题,我们手里没有标签 聚类:相似的东西聚在一起 难点:如何进行调参 K-means算法 需要制定k值,用来获得到底有几个簇,即几种类型 质心:均值,即向量各维取平均值 距离的度量: 欧式距离和余弦相似度 优化目标: min∑∑dist(ci, xi)   即每种类别的数据到该类别质心距离的之和最小 1-k x 根据上述的工作流程: 第一步:随机选择两个初始点,类别的质心点(图二) 第二步: 根据所选的质心点,根据欧式距离对数据进行分类(图三) 第三步:求得分类后的每个类别的质心(图四)

一.聚类 聚类分析是非监督学习的很重要的领域.所谓非监督学习,就是数据是没有类别标记的,算法要从对原始数据的探索中提取出一定的规律.而聚类分析就是试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个“簇”.它的难点是不好调参和评估.下面是sklearn中对各种聚类算法的比较. 二.K-Means算法 KMeans算法在给定一个数k之后,能够将数据集分成k个“簇”={C1,C2,⋯,Ck}C={C1,C2,⋯,Ck},不论这种分类是否合理,或者是否有意义.算法需要最小化平方误差: 其中

3. K-means 算法:        3.1 Clustering 中的经典算法,数据挖掘十大经典算法之一      3.2 算法接受参数 k :然后将事先输入的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.      3.3 算法思想:            以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心                 的值,直至得到最好的

一,引言 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习.我们都知道每一届的美国总统大选,那叫一个竞争激烈.可以说,谁拿到了各个州尽可能多的选票,谁选举获胜的几率就会非常大.有人会说,这跟K-means算法有什么关系?当然,如果哪一届的总统竞选,某一位候选人是绝对的众望所归,那自然能以压倒性优势竞选成功,那么我们的k-means算法还真用不上.但是,我们应该知道2004年的总统大选中,候选人的得票数非常接近,接近到什么程度呢?如果1%的选民将手中的选票投向任何一位候选人,都直接决定了

主要内容: 一.K-means算法简介 二.算法过程 三.随机初始化 四.二分K-means 四.K的选择 一.K-means算法简介 1.K-means算法是一种无监督学习算法.所谓无监督式学习,就是输入样本中只有x,没有y,即只有特征,而没有标签,通过这些特征对数据进行整合等操作.而更细化一点地说,K-means算法属于聚类算法.所谓聚类算法,就是根据特征上的相似性,把数据聚集在一起,或者说分成几类. 2.K-means算法作为聚类算法的一种,其工作自然也是“将数据分成几类”,其基本思路是:

前言            以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ 简介 在之前发表的线性回归.逻辑回归.神经网络.SVM支持向量机等算法都是监督学习算法,需要样本进行训练,且 样本的类别是知道的.接下来要介绍的是非监督学习算法,其样本的类别是未知的.非监督学习算法中,比较有代表性 的就是聚类算法.而聚类算法中,又有 分割方法:K-means 分层次方法:ROCK . Chemeleon 基于密度的方法:DBSCAN 基于网格的方法:STING . WaveCluster 以上只是部分算