聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇).其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的.组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好. 先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种: (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类.层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树.划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中. (2)互斥的.重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇.重叠的或是模糊聚类用来反…

聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组(簇).其目标是,组内的对象相互之间是相似的,而不同组中的对象是不同的.组内相似性越大,组间差别越大,聚类就越好. 先介绍下聚类的不同类型,通常有以下几种: (1)层次的与划分的:如果允许簇具有子簇,则我们得到一个层次聚类.层次聚类是嵌套簇的集族,组织成一棵树.划分聚类简单地将数据对象划分成不重叠的子集(簇),使得每个数据对象恰在一个子集中. (2)互斥的.重叠的与模糊的:互斥的指每个对象都指派到单个簇.重叠的或是模糊聚类用来反…

聚类算法与K-means实现 一.聚类算法的数学描述: 区别于监督学习的算法(回归,分类,预测等),无监督学习就是指训练样本的 label 未知,只能通过对无标记的训练样本的学习来揭示数据的内在规律和性质.无监督学习任务中研究最多的就是聚类算法(clustering).我们假定一个样本集: 编号 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 密度 含糖率 好瓜 1 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.697 0.46 是 2 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 0.774 0.376 是 3 乌黑 蜷…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

一.概念 K-means是一种典型的聚类算法,它是基于距离的,是一种无监督的机器学习算法. K-means需要提前设置聚类数量,我们称之为簇,还要为之设置初始质心. 缺点: 1.循环计算点到质心的距离,复杂度较高. 2.对噪声不敏感,即使是噪声也会被聚类. 3.质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响. 二.计算 K-means需要循环的计算点到质心的距离,有三种常用的方法: 1.欧式距离 欧式距离源自N维欧氏空间中两点x,y间的距离公式,在二维上(x1,y1)到(x2,y2)的距离体现为:…

聚类算法(K-means)目的是将n个对象根据它们各自属性分成k个不同的簇,使得簇内各个对象的相似度尽可能高,而各簇之间的相似度尽量小. 而如何评测相似度呢,采用的准则函数是误差平方和(因此也叫K-均值算法): 其中,E是数据集中所有对象的平方误差和,P是空间中的点,表示给定对象,mi为簇Ci的均值.其实E所代表的就是所有对象到其所在聚类中心的距离之和.对于不同的聚类,E的大小肯定是不一样的,因此,使E最小的聚类是误差平方和准则下的最优结果. 选取代表点用如下几个办法: (1)凭经验.根据问题性…

机器学习十大算法之KNN算法 前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子.如今想重新写一个,发现遇到不少问题,不过最终还是解决了.希望与大家共同进步. 闲话少说,进入正题. KNN算法也称最近邻居算法,是一种分类算法. 算法的基本思想:假设已存在一个数据集,数据集有多个数值属性和一个标签属性,输入一个新数据,求新数据的标签. 步骤如下: 先将新数据拷贝n份,形成一个新的数据集: 逐行计算新数据集与原数据集的距离: 按距离长度排序后,统计前K个数据里,那个标签出现的次数最多,新数据就标记…

机器学习十大算法 之 kNN(一) 最近在学习机器学习领域的十大经典算法,先从kNN开始吧. 简介 kNN是一种有监督学习方法,它的思想很简单,对于一个未分类的样本来说,通过距离它最近的k个"邻居",来判断这个样本的类别.kNN也是一种lazy learning(不知道中文是啥)技术,训练代价小.分类代价大.算法的要点有四个: 训练集 k的取值 距离的衡量方式 决定未知样本类别的方式 尽管kNN理解和实现起来都很简单,但是在某些应用上仍然有较好的表现.Cover和Hart指出,在一些合…

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…

聚类算法是机器学习中的一大重要算法,也是我们掌握机器学习的必须算法,下面对聚类算法中的K-means算法做一个简单的描述: 一.概述 K-means算法属于聚类算法中的直接聚类算法.给定一个对象(或记录)的集合,将这些对象划分为多个组或者“聚簇”,从而使同组内的对象间比较相似而不同组对象间差异比较大:换言之,聚类算法就是将相似的对象放到同一个聚簇中,而将不相似的对象放到不同的聚簇中.由于在聚类过程中不使用到类别标签,所以相似性的概念要基于对象的属性进行定义.应用不同则相似性规则和聚类算法一般不太…