t-SNE 算法 前言 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding) 是用于降维的一种机器学习算法,由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在 08 年提出.t-SNE 作为一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到 2 维或者 3 维,便于进行可视化.在实际应用中,t-SNE 很少用于降维,主要用于可视化,可能的原因有以下几方面: 当发现数据需要降维时,一般是特征间存在高度的线性相关性,此时一

使用octave编程的时候,一定要注意使用向量化编程的思想,下面我就说说我今天做题遇到的一个K-means聚类问题,如何使用octave中的函数向量计算聚类中心centroids. octave几个函数: bsxfun: 二元操作函数,调用方式: bsxfun (F, A, B),A为 向量.二维矩阵或多维矩阵,B也为 向量.二维矩阵或多维矩阵,F为二元操作函数.如果 A 和 B 维度数不一样,或者 对应维度长度不一样,此函数会首先尝试把 A 和 B 都broadcast 到相同维度,且对应维度

0 K-means算法简介 K-means是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一. K-means算法的基本思想是: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,直至得到最好的聚类结果. 算法过程如下:   1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2-3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束     参考

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.

聚类分析计算与分析(基于系统聚类法) 下面以一个具体的例子来实现实证分析.2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出. 根据原始数据对我国省份进行归类统计. 原始数据如下 注:数据来源—www.stats.gov.cn(中华人民共和国国家统计局) 代码如下: #读入数据 china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE) distance

简化bigdecimal计算的小工具类 如果我们要做一个加法运算,需要先将两个浮点数转为String,然后够造成BigDecimal,在其中一个上调用add方法,传入另一个作为参数,然后把运算的结果(BigDecimal)再转换为浮点数.你能够忍受这么烦琐的过程吗?网上提供的工具类Arith来简化操作.它提供以下静态方法,包括加减乘除和四舍五入: public   static   double   add(double   v1,double   v2)    public   static 

由于直接使用double类型的加减乘除,可能会出现不可预测的问题,精度丢失等等.在业务中,计算金额是一件很重要的事情. 可以直接使用BigDecimal类,进行加减乘除.相关BigDecimal类介绍:https://blog.csdn.net/haiyinshushe/article/details/82721234 当然为了业务中方便使用,封装了一个工具类,如下: import java.math.BigDecimal; public class BigDecimalUtil { priva

有时候需要根据工作日计算指定的日期,也就是需要排除周六日. 1.  初版代码如下: package cn.xm.exam.utils; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import org.apache.commons.lang.time.DateFormatUtils; public class WorkDayCalculateUtils { public static void main(String[] args) { D

2013-12-13 20:00:58    Yanjun K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别(即没有指定类标签),而是根据需要设置指定个数类标签的数量(但不知道具体的类标 签是什么),然后通过K-means算法将具有相同特征,或者基于一定规则认为某一些对象相似,与其它

最近在看<机器学习实战>这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习,在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解,所以对K均值算法有一种莫名的亲切感,言归正传,今天我和大家一起来学习K-均值聚类算法. 一 K-均值聚类(K-means)概述 1. 聚类 “类”指的是具有相似性的集合.聚类是指将数据集划分为若干类,使得类内之间的数据最为相似,各类之间的数据相似度差别尽可能大.聚类分析就是以相似性为基础,对数据集进行聚类划分,属于无监督学

上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans由于其算法简单加之分类效率较高 已经广泛应用于聚类应用中. 然而kmeans并非十全十美的.其对于数据中的噪声和孤立点的聚类带来的误差也是让人头疼的. 于是一种基于Kmeans的改进算法kmediod应运而生.kmediod和Kmeans算法核心思想大同小异,但是最大 的不同是在修正聚类中心的时候,kmediod是计算类簇中除开聚类中心的每点到其他所有点的聚类的最小值 来优化新的聚类中心.正是这一差别使得kmediod弥补了km

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

一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超  2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法 目

https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4714870.html 最近在看<机器学习实战>这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习,在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解,所以对K均值算法有一种莫名的亲切感,言归正传,今天我和大家一起来学习K-均值聚类算法. 一 K-均值聚类(K-means)概述 1. 聚类 “类”指的是具有相似性的集合.聚类是指将数据集划分为若干类,使得类内之间的数据最为相似

国内博客,上介绍实现的K-medodis方法为: 与K-means算法类似.只是距离选择与聚类中心选择不同. 距离为曼哈顿距离 聚类中心选择为:依次把一个聚类中的每一个点当作当前类的聚类中心,求出代价值最小的点当作当前聚类中心. 维基百科上,实现的方法为PAM算法. 分成K类,把每个点都尝试当作聚类中心,并求出当前组合聚类中心点组合的代价值.找到总最小代价值的中心点. 国内实现: kMedoids.m代码: function [cx,cost] = kMedoids(K,data,num) %

伴随着模糊集理论的形成.发展和深化,RusPini率先提出模糊划分的概念.以此为起点和基础,模糊聚类理论和方法迅速蓬勃发展起来.针对不同的应用,人们提出了很多模糊聚类算法,比较典型的有基于相似性关系和模糊关系的方法.基于模糊等价关系的传递闭包方法.基于模糊图论的最大支撑树方法,以及基于数据集的凸分解.动态规划和难以辨别关系等方法.然而,上述方法均不能适用于大数据量的情况,难以满足实时性要求较高的场合,因此实际应用并不广泛. 模糊聚类分析按照聚类过程的不同大致可以分为三大类: (1)基于模糊关系的

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

    写在前面的话:由于spark2.0.0之后ML中才包括LDA,GaussianMixture 模型,这里k-means用的是ML模块做测试,LDA,GaussianMixture 则用的是MLlib模块 数据资料下载网站,大力推荐!!! http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html?format=&task=clu&att=&area=&numAtt=&numIns=&type=&sort=nameU

聚类算法K-means是硬聚类算法,是目标函数聚类算法的代表.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数.其核心思想是:随机选定K(聚类数)个初始中心,然后根据这K个初始中心,将N个数据点根据欧氏距离进行聚类,每个数据点离哪个初始中心更近就归于此初始中心一类,直至聚类完成,再计算每个聚类的均值作为新的中心,然后再根据欧氏距离进行聚类,如此迭代下去,直至收敛(即重新计算的中心与前一次计算的中心

目录 K-Means聚类算法 一.K-Means聚类算法学习目标 二.K-Means聚类算法详解 2.1 K-Means聚类算法原理 2.2 K-Means聚类算法和KNN 三.传统的K-Means聚类算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 流程 四.K-Means初始化优化之K-Means++ 五.K-Means距离计算优化之elkan K-Means 六.大数据优化之Mini Batch K-Means 七.K-Means聚类算法优缺点 7.1 优点 7.2 缺点 八.小结 更新.更全

Clustering 聚类K-means 聚类是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一,它是一种无监督学习算法,小编研究生时期的主要研究方向是“数据流自适应聚类算法”,所以对聚类算法有比较深刻的理解,于是决定开一个专题来写聚类算法,希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助.聚类可以作为一个单独的任务,用于寻找数据内在分布结构,也经常作为其他学习任务的前驱过程,应用十分广泛.今天,小编就带你探索聚类算法的奥秘,并介绍第一个聚类算法Kmeans. Q:什么是聚类? A:聚类是按照某一种特定的