kmeans算法的流程:   EM思想很伟大,在处理含有隐式变量的机器学习算法中很有用.聚类算法包括kmeans,高斯混合聚类,快速迭代聚类等等,都离不开EM思想.在了解kmeans算法之前,有必要详细了解一下EM思想. Kmeans算法属于无监督学习中的一种,相比于监督学习,能节省很多成本,省去了大量的标签标注.每个数据点都有自己的隐式的分类.聚类要做的是,从中选取出数个聚类中心,对数据集进行初始聚类.此后,通过更新聚类中心(把簇中心缓存起来),重新聚类,然后再更新簇中心,如果此簇中心与旧的簇…

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…

目前最快速Kmeans算法,并由java实现!面对很大的K值表现依然很好. 代码地址: https://github.com/Jethu1/fastKmeans #1.这是一个由java实现的的,多线程Kmeans聚类算法: #2.在聚类的选种阶段分别实现了Kmeans++算法和NIPS 2016的文章“Fast and Probably Good Seedings for k-Means”中提出了AFK-MC²算法,该算法改进了k-Means算法中初始种子点的生成方式,使其聚类速度相较于目前最…

K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,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. package com.coshaho.learn.kmeans; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWrit…

文章内容转载自:http://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/55051306                                http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50570824 -------------------------------------------------------------------------------------------…

1.K-means算法简述以及代码原型 数据挖掘中一个重要算法是K-means.我这里就不做具体介绍.假设感兴趣的话能够移步陈皓的博客: http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means 讲得非常好 总的来讲,k-means聚类须要下面几个步骤: ①.初始化数据 ②.计算初始的中心点,能够随机选择 ③.计算每一个点到每一个聚类中心的距离.而且划分到距离最短的聚类中心簇中 ④.计算每一个聚类簇的平均值,这个均值作为新的聚类中心,反复步骤3…

Kmeans算法的Java实现.源代码放在github上,大家有兴趣能够下下来看看, 源代码地址: https://github.com/l294265421/algorithm-kmeans 实现该算法主要阅读的书籍是: <Web数据挖掘>第二版,作者:Bing Liu.译者:俞勇…

kMeans算法原理见我的上一篇文章.这里介绍K-Means的Java实现方法,参考了Python的实现方法. 一.数据点的实现 package com.meachine.learning.kmeans; import java.util.ArrayList; /** * 数据点,有n维数据 * */ public class Point { private static int num; private int id; private int dimensioNum; // 维度 privat…

大家接触的第一个聚类方法,十有八九都是K-means聚类啦.该算法十分容易理解,也很容易实现.其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点.那么K-means的缺点是什么呢? 总结为下: (1)对于离群点和孤立点敏感: (2)k值选择; (3)初始聚类中心的选择: (4)只能发现球状簇. 对于这4点呢的原因,读者可以自行思考下,不难理解.针对上述四个缺点,依次介绍改进措施. 改进1 首先针对(1),对于离群点和孤立点敏感,如何解决?笔者在前面的一篇博客中,提到过离群点检测的LOF算法,通…

KNN项目实战——改进约会网站的配对效果 1.项目背景: 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人.经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 2.项目数据  海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行. datingTestSet.txt数据集下载  海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征…

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,…

一,引言 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习.我们都知道每一届的美国总统大选,那叫一个竞争激烈.可以说,谁拿到了各个州尽可能多的选票,谁选举获胜的几率就会非常大.有人会说,这跟K-means算法有什么关系?当然,如果哪一届的总统竞选,某一位候选人是绝对的众望所归,那自然能以压倒性优势竞选成功,那么我们的k-means算法还真用不上.但是,我们应该知道2004年的总统大选中,候选人的得票数非常接近,接近到什么程度呢?如果1%的选民将手中的选票投向任何一位候选人,都直接决定了…

一,引言 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习.我们都知道每一届的美国总统大选,那叫一个竞争激烈.可以说,谁拿到了各个州尽可能多的选票,谁选举获胜的几率就会非常大.有人会说,这跟K-means算法有什么关系?当然,如果哪一届的总统竞选,某一位候选人是绝对的众望所归,那自然能以压倒性优势竞选成功,那么我们的k-means算法还真用不上.但是,我们应该知道2004年的总统大选中,候选人的得票数非常接近,接近到什么程度呢?如果1%的选民将手中的选票投向任何一位候选人,都直接决定了…

github:kmeans代码实现1.kmeans代码实现2(包含二分k-means) 本文算法均使用python3实现 1 聚类算法   对于"监督学习"(supervised learning),其训练样本是带有标记信息的,并且监督学习的目的是:对带有标记的数据集进行模型学习,从而便于对新的样本进行分类.而在"无监督学习"(unsupervised learning)中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进…

这几天学习了无监督学习聚类算法Kmeans,这是聚类中非常简单的一个算法,它的算法思想与监督学习算法KNN(K近邻算法)的理论基础一样都是利用了节点之间的距离度量,不同之处在于KNN是利用了有标签的数据进行分类,而Kmeans则是将无标签的数据聚簇成为一类.接下来主要是我对<机器学习实战>算法示例的代码实现和理解. 首先叙述下算法项目<对地图上的俱乐部进行聚类>的要求:朋友Drew希望让我们带她去城里庆祝生日,由于其他一些朋友也会过来,所以需要提供一个大家都可行的计划,Drew给出…

写mapreduce程序实现kmeans算法.我们的想法可能是 1. 次迭代后的质心 2. map里.计算每一个质心与样本之间的距离,得到与样本距离最短的质心,以这个质心作为key,样本作为value,输出 3. reduce里,输入的key是质心,value是其它的样本,这时又一次计算聚类中心,将聚类中心put到一个所有变量t中. 4. 在main里比較前一次的质心和本次的质心是否发生变化,假设变化,则继续迭代,否则退出. 本文的思路基本上是依照上面的步骤来做的,仅仅只是有几个问题须要解决 1…

python聚类算法实战详细笔记 (python3.6+(win10.Linux)) 一.基本概念:     1.计算TF-DIF TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现, 则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TFIDF实际上是:…

常见排序算法题(java版) //插入排序:   package org.rut.util.algorithm.support;   import org.rut.util.algorithm.SortUtil; /**  * @author treeroot  * @since 2006-2-2  * @version 1.0  */ public class InsertSort implements SortUtil.Sort{       /** (non-Javadoc)      *…

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调…

Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想 目录 Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想 0x00 摘要 0x01 Flink 是什么 0x02 Alink 是什么 0x03 Alink设计思路 1. 白手起家 2. 替代品如何造成威胁 3. 用户角度看设计 底层逻辑Flink 开发工具 4. 竞争对手角度看设计 5. 企业角度看设计 6. 设计原则总结 0x04 KMeans算法实现看设计 1. KMeans算法 2. Flink…

二分K-means聚类(bisecting K-means) 算法优缺点: 由于这个是K-means的改进算法,所以优缺点与之相同. 算法思想: 1.要了解这个首先应该了解K-means算法,可以看这里这个算法的思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二.之后选择能最大程度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇(或者选择最大的簇等,选择方法多种).以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止.2.以上隐含着一个原则是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值越小表示…

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q…

0 K-means算法简介 K-means是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一. K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法过程如下:   1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2-3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束     参考…

K-MEANS算法 摘要:在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出…

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 ======================================…

前段时间做了一个车型识别的小项目,思路是利用k-means算法以及词袋模型来做的. 近年来图像识别的方法非常非常多,这边只记录一下我那个项目的思路,核心思想是k-means算法和词汇树. 很遗憾没有做详尽的开发前的思路文档,只能按照记忆进行大致总结. 项目分为三大模块:特征点抽取.训练词汇树.识别(利用训练好的词汇树). 首先是特征点的抽取.我是用的OpenCV的框架来做的特征点抽取.这里提到两种特征点:SURF和SIFT. 关于这两种特征点提取算法,这里做简要介绍(其实我真的不太care,主要…

一:数学原理 K-Means算法的作者是MacQueen, 基本的数学原理很容易理解,假设有一个像素 数据集P.我们要根据值不同将它分为两个基本的数据集合Cluster1, Cluster2,使 用K-Means算法大致如下: 假设两个Cluster的RGB值分别为112,225,244和23,34,99则像素集合中的像素点 a(222,212,234), b(198,205,229), c(25,77,52),d(34,55,101)计算每个像素点与这 两个cluster中心点的欧几里德距离,…

<机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这在机器学习中被称作 unsupervised learning (无监督学习).在本文中,我们关注其中一个比较简单的聚类算法:k-means算法. k…

一.   什么是聚类 聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类,但是究竟分成多少类,这个要取决于文档集合里文档自身的性质.下面这个图就是一个简单的例子,我们可以把不同的文档聚合为3类.另外聚类是典型的无指导学习,所谓无指导学习是指不需要有人干预,无须人为文档进行标注. 二.聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10,…

k-menas算法之见解 主要内容: 一.引言 二.k-means聚类算法 一.引言: 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习.美国竞选总统,选票由公民投出,总统由大家决定.在2004年出现候选人得票数非常接近,所以1%的选民手中的选票非常关键,决定着总统的归属.那么如何找出这类选民,以及如何在有限的预算下采取措施来吸引他们呢? 答案就是聚类,这就要说到本次要讲到的K-means算法了.通过收集用户的信息,可以同时收集用户满意和不满意的信息:然后将这些信息输入到聚类算法中,就…