Kmeans基本思想

kmeans算法思想及其python实现

第十章利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组一．导语聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法,之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同,区别它的类别没有预先的定义.簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念,使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义. 聚类算法几乎可以用于所有的对象,并且簇内的对象越相似,效果越好. 二．K-均值聚类算法的基本概念 K-均值聚类算法它的目的是将数据分成k个簇.它的一般过程是如下: 随机的选择k个数据点作为初始的质心当任意一个簇的分配结果发生变化的情况下对于每…

https://blog.csdn.net/zjc_game_coder/article/details/78595833 Kmeans算法的基本思想:看如下图: 解决小样本 .非线性及高维模式识别问题低维空间向量集通常难于划分,解决的方法是将它们映射到高维空间.但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加,而核函数正好巧妙地解决了这个问题.也就是说,只要选用适当的核函数,我们就可以得到高维空间的分类函数. 假设要把这些点分成三类,首先随机的选择3个点作为三个类别的中心点,然后依次计算其余所有的点…

转载： scikit-learn学习之K-means聚类算法与 Mini Batch K-Means算法

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正转载请注明出处 ======================================…

weighted Kernel k-means 加权核k均值算法理解及其实现（一）

那就从k-means开始吧对于机器学习的新手小白来说,k-means算法应该都会接触到吧.传统的k-means算法是一个硬聚类(因为要指定k这个参数啦)算法.这里利用百度的解释它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.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. 看上去好难懂,实际上任务就是要聚类,然后将相关的点聚成一堆嘛.这里我们可以给出…

当我们在谈论kmeans（5）

本系列意在长期连载分享,内容上可能也会有所删改: 因此如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/(暂时公式显示有问题) 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans:总结概述通过前面阅读K-means相关论文,大致能梳理出K-means算法发展过程中的一些轨迹.由于本人所阅读的仅仅是一部分,因此还会有更多的方面,欢迎大家补充(补充时请给出具体例子). K-means算法的提出对K-means算法的性质进行分析的文章相继发…

(转)mahout中k-means例子的运行

首先简单说明下,mahout下处理的文件必须是SequenceFile格式的,所以需要把txtfile转换成sequenceFile.SequenceFile是hadoop中的一个类,允许我们向文件中写入二进制的键值对,具体介绍请看eyjian写的http://www.hadoopor.com/viewthread.php?tid=144&highlight=sequencefile mahout中提供了一种将指定文件下的文件转换成sequenceFile的方式.(Yo…

Kmeans在MapReduce中的实现

参考了http://www.cnblogs.com/chaoku/p/3748456.html?utm_source=tuicool的代码.不过他的代码细节上有点问题.主要在于对于质心的处理上,他的代码中将前面的序号也作为数据进行求距离,但是这里是不用的. kmeans基本思想就是在一个点集中随机选取k个点作为初始的质心,然后在以这K个点求点集中其他点和这质心的距离,并且按照最近的原则,将这个点集分成k个类,接着在这k个类中求其质心,接着便是迭代,一直到质心不变或者SSE小于某个阈值或者达到…

机器学习算法总结(五)——聚类算法（K-means，密度聚类，层次聚类）

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…

Coursera, Machine Learning, Unsupervised Learning, K-means, Dimentionality Reduction

Clustering K-means: 基本思想是先随机选择要分类数目的点,然后找出距离这些点最近的training data 着色,距离哪个点近就算哪种类型,再对每种分类算出平均值,把中心点移动到平均值处,重复着色算平均值,直到分类成功. 为了防止k-means 算法得到的是local optima, 可以多次运行k-means, 然后选取得到J最小值的那次初始化方法. One way to choose K is elbow method Dimentionality Re…

一步步教你轻松学K-means聚类算法

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…

k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

来源:, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto' ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中…

机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法

一.关于聚类及相似度.距离的知识点二.k-means算法思想与流程三.sklearn中对于kmeans算法的参数四.代码示例以及应用的知识点简介 (1)make_blobs:聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)[source] 返…

机器学习中K-means聚类算法原理及C语言实现

本人以前主要focus在传统音频的软件开发,接触到的算法主要是音频信号处理相关的,如各种编解码算法和回声消除算法等.最近切到语音识别上,接触到的算法就变成了各种机器学习算法,如GMM等.K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的.今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现.其中基本原理简述(主要是因为:1,K-means比较简单:2,网上有很多讲K-means基本原理的),重点放在代码实现上. 1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clu…

03-01 K-Means聚类算法

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…

机器学习回顾篇（9）：K-means聚类算法. slides

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转载 | Python AI 教学│k-means聚类算法及应用

关注我们的公众号哦!获取更多精彩哦! 1.问题导入假如有这样一种情况,在一天你想去某个城市旅游,这个城市里你想去的有70个地方,现在你只有每一个地方的地址,这个地址列表很长,有70个位置.事先肯定要做好攻略,你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组,这样就可以安排交通工具抵达这些组的"某个地址",然后步行到每个组内的地址.那么,如何确定这些组,如何确定这些组的"某个地址"?答案就是聚类.而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题. 2. k均值…

聚类K-Means和大数据集的Mini Batch K-Means算法

import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from cycler import cycler from .tools import discret…

K-Means算法及代码实现

1.K-Means算法 K-Means算法,也被称为K-平均或K-均值算法,是一种广泛使用的聚类算法.K-Means算法是聚焦于相似的无监督的算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇.之所以被称为K-Means是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 2.聚类的概念聚类,则是给定的样本没有事先确定类别,根据自己需要,确定类别数量,再把样本归到不同的类别里面.也就是说,同样是垃圾分类的例子…

算法 - k-means++

Kmeans++算法 Kmeans++算法,主要可以解决初始中心的选择问题,不可解决k的个数问题. Kmeans++主要思想是选择的初始聚类中心要尽量的远. 做法: 1. 在输入的数据点中随机选一个作为第一个聚类中心. 2. 对于所有数据点,计算它与已有的聚类中心的最小距离D(x) 3. 选择一个数据点作为新增的聚类中心,选择原则:D(x)较大的点被选为聚类中心的概率较大. 4. 重复2~3步骤直到选出k个聚类中心. 5. 运行Kmeans算法. package c…

k-means原理和python代码实现

k-means:是无监督的分类算法 k代表要分的类数,即要将数据聚为k类; means是均值,代表着聚类中心的迭代策略. k-means算法思想: (1)随机选取k个聚类中心(一般在样本集中选取,也可以自己随机选取); (2)计算每个样本与k个聚类中心的距离,并将样本归到距离最小的那个类中; (3)更新中心,计算属于k类的样本的均值作为新的中心. (4)反复迭代(2)(3),直到聚类中心不发生变化,后者中心位置误差在阈值范围内,或者达到一定的迭代次数. python实现: k-means简单小样…

K-means真的不能使用曼哈顿距离吗？

问题说到k-means聚类算法,想必大家已经对它很熟悉了,它是基于距离计算的经典无监督算法,但是有一次在我接受面试时,面试官问了我一个问题:“k-means为什么不能使用曼哈顿距离计算,而使用欧式距离进行计算?”,当时我顿时懵了,心想:‘难道不都可以吗?’,我只能说都可以,然后面试官给了我一个眼神,“你回去查查吧,看看到底为什么”,然后我就回家啦.这是我后来在网上找到的回答,如下图: k-means基本思想: 1.在样本数据中随机设置n个聚类中心(Xi,Yi),假设数据只有二维: 2.计算样本…

京东评论情感分类器（基于bag-of-words模型）

京东评论情感分类器(基于bag-of-words模型) 近期在本来在研究paraVector模型,想拿bag-of-words来做对照. 数据集是京东的评论,经过人工挑选,选出一批正面和负面的评论. 实验的数据量不大,340条正面,314条负面.我一般拿200正面和200负面做训练,剩下做測试. 做着做着,领悟了一些机器学习的道理.发现,对于不同的数据集,效果是不同的. 对于特定的数据集,随便拿来一套模型可能并不适用. 对于这些评论,我感觉就是bag-of-words模型靠谱点. 由于这些评论的…