k-means

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K-Means和PCA降維小結

無監督學習 和supervised learning相比,無監督學習不要求建立模型之後對結果進行新的預測,沒有相應的標籤(label),只是根據資料的特徵(feature)對資料進行聚類(cluster)。常見的使用場景例如Google新聞中的各種新聞的分類等等。而在unsupervised lea […]

學習筆記【機器學習重點與實戰】——9 聚類演算法原理

1 K-Means K-Means演算法,也被稱為K-均值演算法或K-平均,是一種廣泛使用的聚類演算法,或者為其它聚類演算法的基礎。 K-Means是發現給定資料集的 k 個簇的演算法。簇個數 k 是使用者給定的,每一個簇通過其質心(centroid), 即簇中所有點的中心來描述。 K-Means演 […]

學習筆記【機器學習重點與實戰】——10 聚類演算法實現與實戰

1 K-Means演算法實現 K-Means演算法過程虛擬碼表示如下: 建立k個點作為起始質心(經常是隨機選擇) 當任意一個點的簇分配結果發生改變時 對資料集中的每個資料點 對每個質心 計算質心與資料點之間的距離 將資料點分配到距其最近的簇 對每一個簇,計算簇中所有點的均值並將均值作為質心 實現程式 […]

簡單易學的機器學習演算法——K-Means 演算法

一、K-Means演算法存在的問題 由於K-Means演算法的簡單且易於實現,因此K-Means演算法得到了很多的應用,但是從K-Means演算法的過程中發現,K-Means演算法中的聚類中心的個數k需要事先指定,這一點對於一些未知資料存在很大的侷限性。其次,在利用K-Means演算法進行聚類之前, […]

資料探勘演算法之 k-means

k-均值聚類演算法 演算法描述: 1、為中心向量c1, c2, …, ck初始化k個種子 2、分組: (1)將樣本分配給距離其最近的中心向量 (2)由這些樣本構造不相交( non-overlapping )的聚類 3、確定中心: 用各個聚類的中心向量作為新的中心 4、重複分組和確定中心的步驟,直至演 […]

【Spark 機器學習】K-means聚類演算法(理論篇)

【Spark 機器學習】K-means聚類演算法(理論篇) 本部落格是【Spark-Python-機器學習】系列的文章。 該系列的文章主要講解【機器學習】的一些通用演算法的原理,並且使用【Python Spark】來實現。 文章通常分為上下篇(理論篇 與 實踐篇)。 如需轉載,請附上本文連結:htt […]

資料探勘領域十大經典演算法之—K-Means演算法(超詳細附程式碼)

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