1. 与K-均值算法的比较 –K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类,而ISODATA算法则更加灵活: –从算法角度看, ISODATA算法与K-均值算法相似,聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的: –ISODATA算法加入了一些试探步骤,并且可以结合成人机交互的结构,使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类.   2. ISODATA算法基本步骤和思路 (1)  选择某些初始值.可选不同的参数指标,也可在迭代过程中人为修改,以将N个模式样本按指标分配到各个聚类中心中去. (2) …

在之前的K-Means算法中,有两大缺陷:       (1)K值是事先选好的固定的值       (2)随机种子选取可能对结果有影响 针对缺陷(2),我们提出了K-Means++算法,它使得随机种子选取非常合理,进而使得算法更加完美.但是缺 陷(1)始终没有解决,也就是说在K-Means算法中K值得选取是事先选好固定的一个值,当时也提出ISODATA算 法可以找到合适的K,现在就来详细讲述ISODATA算法的原理,并会给出C++代码. Contents    1. ISODATA算法的认识  …

ISODATA算法是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的'合并'和'分裂'两个操作,并 设定算法运行控制参数的一种聚类算法. 全称:Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm 即:迭代自组织数据分析算法 '合并'操作:当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近时,进行合并. '分裂'操作:当聚类结果某一类中样本某个特征类内方差太大,将该类进行分裂 算法特点 使用误差平方和作为基本聚类准则 设定指标参数来决定是…

深入浅出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. 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?于是就出现了我们的K-Means算法 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图中点.而灰色的点是我…

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…

1. 聚类(Clustering) 1.1 无监督学习: 简介 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数.与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的: 在非监督学习中,我们需要将一系列无标签的训练数据,输入到一个算法中,然后我们告诉这个算法,快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据.我们可能需要某种算法帮助我们寻找一种结构.图上的数…

python大战机器学习——聚类和EM算法   注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程.…

这篇博客整理K均值聚类的内容,包括: 1.K均值聚类的原理: 2.初始类中心的选择和类别数K的确定: 3.K均值聚类和EM算法.高斯混合模型的关系. 一.K均值聚类的原理 K均值聚类(K-means)是一种基于中心的聚类算法,通过迭代,将样本分到K个类中,使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小. 1.定义损失函数 假设我们有一个数据集{x1, x2,..., xN},每个样本的特征维度是m维,我们的目标是将数据集划分为K个类别.假定K的值已经给定,那么第k个类别的中心定义为μk,k=1…

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.…

简单易学的机器学习算法——EM算法 一.机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系列样本,Logistic回归问题属于监督型学习问题,样本中含有训练的特征以及标签,在Logistic回归的参数求解中,通过构造样本属于类别和类别的概率: 这样便能得到Logistic回归的属于不同类别的概率函数: 此时,使用极大似然估计便能够估计出模型中的参数.但是,如果此时的标签是未知的,称为隐变…