Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin…

本文介绍无监督学习算法,无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类,常见的无监督学习就是聚类算法. 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型.而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类: 1)将模型结果与某个参考模型(或者称为外部指标)进行对比,私认为这种方法用的比较少,因为需要人为的去设定外部参考模型. 2)另一种是直接使用模型的内部属性,比如样本之间的距离(闵可夫斯基距离)来作为评判指标,这类称为内…

//写个简单的先练习一下,测试通过 //k-均值聚类算法C语言版   #include <stdlib.h>      #include <stdio.h>      #include <time.h>      #include <math.h>     #define TRUE             1     #define FALSE            0     int N;//数据个数    int K;//集合个数    int * Ce…

实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍,然后进行简单地实现(可能对算法性能考虑欠缺),这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法. K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有着举足轻重的地位. 提到无监督学习,不同于前面介绍的有监督学习,无监督学习的数据没有对应的数据标签,我们只能从输入X中去进行一些知识发现或者预处理. 过去在有监督学习中,我们(让机器)通过X去预测Y,而到了无监督学习中,我们(让机器)只…

层次聚类和DBSCAN 前面说到K-means聚类算法,K-Means聚类是一种分散性聚类算法,本节主要是基于数据结构的聚类算法--层次聚类和基于密度的聚类算法--DBSCAN两种算法. 1.层次聚类 下面这样的结构应该比较常见,这就是一种层次聚类的树结构,层次聚类是通过计算不同类别点的相似度创建一颗有层次的树结构,在这颗树中,树的底层是原始数据点,顶层是一个聚类的根节点. 创建这样一棵树的方法有自底向上和自顶向下两种方式. 下面介绍一下如何利用自底向上的方式的构造这样一棵树: 为了便于说明,假…

K-medodis与K-means比较相似,但是K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取,在K-means中,我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,在 K-medoids算法中,我们将从当前cluster 中选取这样一个点——它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小——作为中心点.K-medodis算法不容易受到那些由于误差之类的原因产生的脏数据的影响,但计算量显然要比K-means要大,一般只适合小数据量. K-medoids…

前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比…

聚类 和 k-means简单概括. 聚类是一种 无监督学习 问题,它的目标就是基于 相似度 将相似的子集聚合在一起. k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一.它把n个对象根据它们的属性分为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. k - means的算法原理: (文/qinm08(简书作者) 原文链接:http://www.jianshu.com/p/32e895a940a2) 使用K-Means算法进行聚类,过程非常直观:(a…

前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比…

简单易学的机器学习算法-基于密度的聚类算法DBSCAN 一.基于密度的聚类算法的概述 我想了解下基于密度的聚类算法,熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法,如K-Means算法之间的区别.     基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域.与基于距离的聚类算法不同的是,基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇,而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类,这对于带有噪音点的数据起着重要的作用. 二.DBSCAN算法的原理 1.基本概念     DBSCAN(Density…