K-Means 算法(Java)】的更多相关文章

最近在看<机器学习实战>这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习. 一 . K-近邻算法(KNN)概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类.但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢,其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配,导致一个训练对象被分到了多个类的问题,基于这些问题呢,就产生了KNN. KNN是通过测量不…
KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label…
K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释.…
k近邻算法是机器学习算法中最简单的算法之一,工作原理是:存在一个样本数据集合,即训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据和所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据之后,将新数据的每个特征和样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签作为新数据的标签.一般来说,我们只选取样本数据中前k个最相似的数据. Java实现: KNNData.java package KNN; public class KNNData implements C…
K近邻算法思想非常简单,总结起来就是根据某种距离度量检测未知数据与已知数据的距离,统计其中距离最近的k个已知数据的类别,以多数投票的形式确定未知数据的类别. 一直想自己实现knn的java实现,但限于自己的编程水平,java刚刚入门,所以就广泛搜索网上以实现的java代码来研习.下面这个简单的knn算法的java实现是在这篇博客中找到的:http://blog.csdn.net/luowen3405/article/details/6278764 下面给出我对代码的注释,如果有错误请指正. 源程…
Floyd算法java实现,如下: https://www.cnblogs.com/Halburt/p/10756572.html package a; /** * ┏┓ ┏┓+ + * ┏┛┻━━━┛┻┓ + + * ┃ ┃ * ┃ ━ ┃ ++ + + + * ████━████ ┃+ * ┃ ┃ + * ┃ ┻ ┃ * ┃ ┃ + + * ┗━┓ ┏━┛ * ┃ ┃ * ┃ ┃ + + + + * ┃ ┃ Code is far away from bug with the animal…
这里的程序稍微有点变形.k_means方法返回K-means聚类的若干中心点.代码: import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; public class Prophet_kmeans { private static final int MAXK = 100; private static int n = 0; private static int K = 0; private static ArrayList<Doubl…
感知机学习算法Java实现. Perceptron类用于实现感知机, 其中的perceptronOriginal()方法用于实现感知机学习算法的原始形式: perceptronAnother()方法用于实现感知机学习算法的对偶形式(此处仍有bug). import java.util.Scanner; public class Perceptron { private static final int maxn = 1010; private static final int maxm = 10…
一致哈希算法(Consistent Hashing Algorithms)是一个分布式系统中经常使用的算法. 传统的Hash算法当槽位(Slot)增减时,面临全部数据又一次部署的问题.而一致哈希算法确可以保证,仅仅须要移动K/n份数据(K为数据总量, n为槽位数量),且仅仅影响现有的当中一个槽位. 这使得分布式系统中面对新增或者删除机器时.可以更高速的处理更改请求. 本文将用Java实现一个简单版本号的一致哈希算法,仅仅为说明一致哈希算法的核心思想. 一致哈希算法介绍 一致哈希算法的介绍非常多.…
#encoding:utf-8 from numpy import * import operator import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from os import listdir def makePhoto(returnMat,classLabelVector): #创建散点图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) #例如参数为349时,参数349的意思是:将画布分割成3行4…
归并排序算法 java 实现 可视化对比十多种排序算法(C#版) [直观学习排序算法] 视觉直观感受若干常用排序算法 算法概念 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用.将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列:即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序.若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并. 算法思想 从概念上讲,归并排序的工作原理如下: 如果列表的长度是0或1,那么它已经有序.否则: 未排序的部分平均…
快速排序算法 java 实现 快速排序算法Java实现 白话经典算法系列之六 快速排序 快速搞定 各种排序算法的分析及java实现 算法概念 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序.它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod). 算法思想 先从数列中取出一个数作为基准数. 分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边. 再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数. 算法实现 package…
堆排序算法 java 实现 白话经典算法系列之七 堆与堆排序 Java排序算法(三):堆排序 算法概念 堆排序(HeapSort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素.堆排序是不稳定的排序方法,辅助空间为O(1), 最坏时间复杂度为O(nlog2n) ,堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能. 算法思想 建立最小堆: 取出堆顶元素,顺序放到待排序数组中:将堆底元素放到堆顶,并重新调整堆: 重复步骤 2 ,直至堆中所有元素全部取完: 参考的…
 一. K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征(向量的每个元素)与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的的分类标签.由于样本集可以很大,我们选取前k个最相似数据,然后统计k个数据中出现频率最高的标签为新数据的标签. K邻近算法的一般流程: (1)收集数据:可以是本地数据,也可以从网页抓取. (2)准备数…
k-临近算法 算法步骤 k 临近算法的伪代码,对位置类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离: 按照距离递增次序排序: 选取与当前点距离最小的k个点: 确定前k个点所在类别的出现频率: 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类. Python 代码为 kNN.py 的 classify0方法. def classify0(inX, dataSet, label, k): ''' kNN 算法实现函数 输入参数解释如下 inX: 输入数…
Atitit 电子商务订单号码算法(java c# php js  微信 1.1. Js版本的居然钱三爷里面没有..只好自己实现了. 1.2. 订单号标准化...长度16位 1.3. 订单号的结构 前4是自定义的,商户可以根据商户业务的不同,头四位不同.例如ET业务为4000,邮件业务为5000 1.4. 统一的订单结构,前边以为可以表示那个接口的订单(可以运用与微信,支付宝,银联表示 订单格式可用字符串,中间下划线分割,方便识别.纯数字兼容性更好 Atitit 微信支付总结 v2 paf 微信…
一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺…
在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中,提到了KNN算法.有点熟悉,上网一查,居然就是K近邻算法,机器学习的入门算法. 参考内容如下:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于…
k-means算法:      第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心.      第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中的某一个$z_j(1)$.假设$i=j$时, \[D_j (k) = \min \{ \left\| {x - z_i (k)} \right\|…
转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…
Python实现kNN(k邻近算法) 运行环境 Pyhton3 numpy科学计算模块 计算过程 st=>start: 开始 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 op3=>operation: 计算测试文本到全部训练文本的距离 op4=>operation: 找出最优的k个距离 op5=>operation: 归一化k个距离 e=>end st->op1->op2->op3->op4->…
机器学习之K近邻算法(KNN) 标签: python 算法 KNN 机械学习 苛求真理的欲望让我想要了解算法的本质,于是我开始了机械学习的算法之旅 from numpy import * import operator from collections import Counter #KNN需要测试集,训练集,标签和k值 #测试集:你需要测试的数据 #训练集:给定的标准数据 #标签:每个标准数据的类别 #k值 :测试集和训练集相比较下前K个最相识的训练集的值 # 用KNN算法找出测试集的类别 #…
一,问题描述 给出一个无向图,指定无向图中某个顶点作为源点.求出图中所有顶点到源点的最短路径. 无向图的最短路径其实是源点到该顶点的最少边的数目. 本文假设图的信息保存在文件中,通过读取文件来构造图.文件内容的格式参考这篇文章第一部分. 二,算法实现思路 无向图的最短路径实现相对于带权的有向图最短路径实现要简单得多. 源点的最短路径距离为0,从源点开始,采用广度优先的顺序,首先将与源点邻接的顶点的路径求出,然后再依次求解图中其他顶点的最短路径. 由于顶点的最短路径的求解顺序 是一个 广度优先的顺…
基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现 package edu.test.ch8; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Item implements Comparable { private String value; private Item preItem; // 前继节点Item private List<Item> nextItem = new ArrayList&…
双色球机选算法java实现 一.代码 package com.hdwang; import java.util.Random; /** * Created by admin on 2017/1/10. * 双色球机选实现 */ public class Ssq { public static void main(String[] args) { int arrayNums = 5; //机选5组 for(int i=0;i<arrayNums;i++){ String hm = getYZHM(…
k 近邻算法是一种基本分类与回归方法.我现在只是想讨论分类问题中的k近邻法.k近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点,输出的为实例的类别.k邻近法假设给定一个训练数据集,其中实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测.下面主要叙述k近邻算法,k近邻算法的模型和三个基本要素(距离度量.k值的选择.分类决策规则) k近邻算法 k近邻算法简单.直观: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近邻的k个实例,这k个实例…
K~近邻算法是最简单的机器学习算法.工作原理就是:将新数据的每一个特征与样本集中数据相应的特征进行比較.然后算法提取样本集中特征最相似的数据的分类标签.一般来说.仅仅提取样本数据集中前K个最相似的数据.通常K不大于20.最后选择K个最相似数据中出现次数最多的分类.最为新的数据分类. 可是K~近邻算法必须保存所有的数据集.假设训练数据集非常大,必须使用打量的存储空间.此外,因为必须对数据集中每一个数据集计算距离值,实际使用起来会非常耗时间.…
本文来自同步博客. P.S. 不知道怎么显示数学公式以及排版文章.所以如果觉得文章下面格式乱的话请自行跳转到上述链接.后续我将不再对数学公式进行截图,毕竟行内公式截图的话排版会很乱.看原博客地址会有更好的体验. 本文内容介绍机器学习的K近邻算法,用它处理分类问题.分类问题的目标是利用采集到的已经经过分类处理的数据来预测新数据属于何种类别. K近邻算法 K近邻算法对给定的某个新数据,让它与采集到的样本数据点分别进行比较,从中选择最相似的K个点,然后统计这K个点中出现的各个类别的频数,并判定频数最高…
1. KNN 算法 K-近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. K邻近算法原理很简单,但是真正用好它也不容易,比如K的取值到底为多少才合适,而且知道什么场景下用它更不简单. 缺点:  该算法的执行效率并不高,每次计算都需要将 待识别的用例 与所有测试用例进行求差计算,计算量较大.随着测…
一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理:K近邻算法,即是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,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示,而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据.这也就是我们的目的,来了一个新的数据点,我要得到它的类别是什么?好的,下面我们根据k近邻的思想来给绿色圆点进行分类. 如果K=3,绿色圆点的最邻近的3…