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…

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…

github:PCA代码实现.PCA应用 本文算法均使用python3实现 1. 数据降维   在实际生产生活中,我们所获得的数据集在特征上往往具有很高的维度,对高维度的数据进行处理时消耗的时间很大,并且过多的特征变量也会妨碍查找规律的建立.如何在最大程度上保留数据集的信息量的前提下进行数据维度的降低,是我们需要解决的问题.   对数据进行降维有以下优点:   (1)使得数据集更易使用   (2)降低很多算法的计算开销   (3)去除噪声   (4)使得结果易懂   降维技术作为数据预处理的一部…

github:代码实现 本文算法均使用python3实现 1 KNN   KNN(k-nearest neighbor, k近邻法),故名思议,是根据最近的 $ k $ 个邻居来判断未知点属于哪个类别.<统计学习方法>中对其定义为: 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 $ k $ 个实例,这 $ k $ 个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类.   我们对该定义进行直观地分析,已知实例点为如下图中带有颜色的点,不同颜色代表不同类别,未知点为绿色点,…

1. MATLAB函数Kmeans 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍:X: N*P的数据矩阵,N为数据个数,P为单个数据维度K: 表示将X划分为几类,为整数Idx: N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号C: K*P的矩阵,存储的是K个聚类质…

K-means是一种经典的聚类算法,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. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的中心值: (4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值…

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…

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…

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…

上一篇博客写了k-means聚类算法和改进的k-means算法.这篇博客就贴出相应的MATLAB和C++代码. 下面是MATLAB代码,实现用k-means进行切割: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 功能:实现怎样利用Kmeans聚类实现图像的切割. 时间:2015-07 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function kmeans_segmentation() clear;c…