K-均值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。

　　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:

首先选择

吴恩达机器学习笔记46-K-均值算法（K-Means Algorithm）的更多相关文章

  1. [吴恩达机器学习笔记]14降维3-4PCA算法原理

    14.降维 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 14.3主成分分析原理Proncipal Component Analysis Problem Formulation 主成分分析( ...

  2. 吴恩达机器学习笔记58-协同过滤算法（Collaborative Filtering Algorithm）

    在之前的基于内容的推荐系统中,对于每一部电影,我们都掌握了可用的特征,使用这些特征训练出了每一个用户的参数.相反地,如果我们拥有用户的参数,我们可以学习得出电影的特征. 但是如果我们既没有用户的参数, ...

  3. 吴恩达机器学习笔记55-异常检测算法的特征选择（Choosing What Features to Use of Anomaly Detection）

    对于异常检测算法,使用特征是至关重要的,下面谈谈如何选择特征: 异常检测假设特征符合高斯分布,如果数据的分布不是高斯分布,异常检测算法也能够工作,但是最好还是将数据转换成高斯分布,例如使用对数函数:

  4. 吴恩达机器学习笔记50-主成分分析算法(PCA Algorithm)

    PCA 减少

  5. 吴恩达机器学习笔记47-K均值算法的优化目标、随机初始化与聚类数量的选择（Optimization Objective & Random Initialization & Choosing the Number of Clusters of K-Means Algorithm）

    一.K均值算法的优化目标 K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,因此 K-均值的代价函数(又称畸变函数 Distortion function)为: 其中

  6. [吴恩达机器学习笔记]13聚类K-means

    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 ...

  7. 吴恩达机器学习笔记（七） —— K-means算法

    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 ...

  8. 吴恩达机器学习笔记（六） —— 支持向量机SVM

    主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常 ...

  9. 吴恩达机器学习笔记59-向量化：低秩矩阵分解与均值归一化（Vectorization: Low Rank Matrix Factorization & Mean Normalization）

    一.向量化:低秩矩阵分解 之前我们介绍了协同过滤算法,本节介绍该算法的向量化实现,以及说说有关该算法可以做的其他事情. 举例:1.当给出一件产品时,你能否找到与之相关的其它产品.2.一位用户最近看上一 ...

  10. 吴恩达机器学习笔记51-初始值重建的压缩表示与选择主成分的数量K（Reconstruction from Compressed Representation & Choosing The Number K Of Principal Components）

    一.初始值重建的压缩表示 在PCA算法里我们可能需要把1000 维的数据压缩100 维特征,或具有三维数据压缩到一二维表示.所以,如果这是一个压缩算法,应该能回到这个压缩表示,回到原有的高维数据的一种 ...

随机推荐

  1. 20175234 2018-2019-2 《Java程序设计》第八周学习总结

    目录 20175234 2018-2019-2 <Java程序设计>第八周学习总结 教材学习内容总结 15.1泛型 15.2链表 15.3堆栈 15.4散列映射 15.5树集 15.6树映 ...

  2. 将python文件打包成exe可运行文件

    https://blog.csdn.net/douzhenwen/article/details/78886244

  3. 6. Redis复制

    6. Redis复制6.1 配置6.1.1 建立复制6.1.2 断开复制6.1.3 安全性6.1.4 只读6.1.5 传输延迟6.2 拓扑6.3 原理6.3.1 复制过程6.3.2 数据同步6.3.3 ...

  4. centos7 安装mysql5.7.20（yum方式）

    windows下安装mysql请访问:windows下mysql5.7.20安装(zip包方式) 一.安装过程 1.安装wget yum install wget 2.查找yum源名称 在mysql官 ...

  5. 服务管理之httpd

    目录 1. httpd简介 2. httpd版本 2.2 httpd-2.4新增的模块 3. httpd基础 3.1 httpd自带的工具程序 3.2 rpm包安装的httpd程序环境 3.3 web ...

  6. 使用C#重写网上的60行 Javascript 俄罗斯方块源码 (带注释)

    在很久很久以前,就已经看过 60行Js的俄罗斯方块源码.无奈当时能力不够看明白,当时觉得就是个神作. 现在总算有空再看了,顺便用c#实现一遍(超过60行),顺道熟悉下Js API. 网上其他博客也有分 ...

  7. H5新特性-视频,音频-Flash-canvas绘图

    json格式 json - > AJAX json:数据格式,通常是以字符串形式表示 对象 {"name":"james","age" ...

  8. 《团队-爬取豆瓣top250-开发文档》

    项目托管平台地址:https://github.com/gengwenhao/GetTop250.git 本项目能够爬取豆瓣电影TOP250并向用户展示电影的排名,分数等

  9. easy-ui treegrid 实现分页 并且添加自定义checkbox

    首先第一点easy-ui  treegrid 对分页没有好的实现, 因为在分页的过程中是按照 根节点来分页的  后台只能先按照 根节点做分页查询  再将子节点关联进去, 这样才能将treegrid 按 ...

  10. 使用kbmmw smarthttpservice 简单返回数据库结果

    这个很简单,直接上码. 服务器端声明过程 [kbmMW_Rest('method:get, path:querytable')] [kbmMW_Method] function querytable( ...