一句话总结K均值算法
一句话总结K均值算法
核心:把样本分配到离它最近的类中心所属的类,类中心由属于这个类的所有样本确定。
k均值算法是一种无监督的聚类算法。算法将每个样本分配到离它最近的那个类中心所代表的类,而类中心的确定又依赖于样本的分配方案。这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。
在实现时,先随机初始化每个类的类中心,然后计算样本与每个类的中心的距离,将其分配到最近的那个类,然后根据这种分配方案重新计算每个类的中心。这也是一种分阶段优化的策略。
k均值算法要求解的问题是一个NPC问题,只能近似求解,有陷入局部极小值的风险。
一句话总结K均值算法的更多相关文章
- 聚类算法:K-means 算法(k均值算法)
k-means算法: 第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设 ...
- 聚类--K均值算法:自主实现与sklearn.cluster.KMeans调用
1.用python实现K均值算法 import numpy as np x = np.random.randint(1,100,20)#产生的20个一到一百的随机整数 y = np.zeros(20) ...
- 【机器学习】K均值算法(I)
K均值算法是一类非监督学习类,其可以通过观察样本的离散性来对样本进行分类. 例如,在对如下图所示的样本中进行聚类,则执行如下步骤 1:随机选取3个点作为聚类中心. 2:簇分配:遍历所有样本然后依据每个 ...
- Bisecting KMeans (二分K均值)算法讲解及实现
算法原理 由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格,各中心点的距离较远,这就避免了初始聚类中心会选 ...
- KMeans (K均值)算法讲解及实现
算法原理 KMeans算法是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 ...
- 聚类分析K均值算法讲解
聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络 ...
- K均值算法
为了便于可视化,样本数据为随机生成的二维样本点. from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import random def k ...
- K均值算法-python实现
测试数据展示: #coding:utf-8__author__ = 'similarface''''实现K均值算法 算法摘要:-----------------------------输入:所有数据点 ...
- spark Bisecting k-means(二分K均值算法)
Bisecting k-means(二分K均值算法) 二分k均值(bisecting k-means)是一种层次聚类方法,算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二.之后选择能最大程 ...
随机推荐
- [Swift]LeetCode323. 无向图中的连通区域的个数 $ Number of Connected Components in an Undirected Graph
Given n nodes labeled from 0 to n - 1 and a list of undirected edges (each edge is a pair of nodes), ...
- [Swift]LeetCode954. 二倍数对数组 | Array of Doubled Pairs
Given an array of integers A with even length, return true if and only if it is possible to reorder ...
- 如何随机排序数组?使用多种方式!递归,迭代,洗牌,sort方法!
方式1: 使用sort 方法 ---- // 方法1 使用sort 方法 var arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]; function foo(arr) { var cloneArr = ...
- React 中的this.setState
在react中如何修改state中的数据 第一种写法:this.setState() 参数1:对象 需要修改的数据 参数2:回调 this.setState是一 ...
- SpringBoot 集成Mybatis 连接Mysql数据库
记录SpringBoot 集成Mybatis 连接数据库 防止后面忘记 1.添加Mybatis和Mysql依赖 <dependency> <groupId>org.mybati ...
- ThinkPHP 数据库操作(五) : 存储过程、数据集、分布式数据库
存储过程 5.0支持存储过程,如果我们定义了一个数据库存储过程 sp_query ,可以使用下面的方式调用: $result = Db::query('call sp_query(8)'); 返回的是 ...
- C# listview展示表格格式
有时候我们需要展示表格格式的数据,首先想到的是用datagridview控件,比如更改datagridview某一行的数据,这样操作起来就比较麻烦,而listview属于轻量级,刷新和更改相对来说效率 ...
- Python内置函数(50)——print
英文文档: print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False) Print objects to the text str ...
- 让 CDN 更省流量的 Brotli 算法详解
早年,我还是学生的时候,时常会鼓捣自己的个人网站,其中最困扰我的问题就是源站服务器易崩溃.作为学生,一方面我没有足够的钱购买高质量的服务器,另一方面一年的流量费用算下来也挺贵的,要花掉我不少的生活费. ...
- Python爬虫入门教程 33-100 《海王》评论数据抓取 scrapy
1. 海王评论数据爬取前分析 海王上映了,然后口碑炸了,对咱来说,多了一个可爬可分析的电影,美哉~ 摘录一个评论 零点场刚看完,温导的电影一直很不错,无论是速7,电锯惊魂还是招魂都很棒.打斗和音效方面 ...