一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超  2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法 目

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是一种聚类算法: 这里运用k-means进行31个城市的分类 城市的数据保存在city.txt文件中,内容如下: BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64TianJin,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08HeBei,1495.63,515.90,362.37,285.32,272.95,540.58,364.91,188.63

k-均值聚类是非监督学习的一种,输入必须指定聚簇中心个数k.k均值是基于相似度的聚类,为没有标签的一簇实例分为一类. 一 经典的k-均值聚类 思路: 1 随机创建k个质心(k必须指定,二维的很容易确定,可视化数据分布,直观确定即可): 2 遍历数据集的每个实例,计算其到每个质心的相似度,这里也就是欧氏距离:把每个实例都分配到距离最近的质心的那一类,用一个二维数组数据结构保存,第一列是最近质心序号,第二列是距离: 3 根据二维数组保存的数据,重新计算每个聚簇新的质心: 4 迭代2 和 3,直到收敛

接下来就要说下无监督机器学习方法,所谓无监督机器学习前面也说过,就是没有标签的情况,对样本数据进行聚类分析.关联性分析等.主要包括K均值聚类(K-means clustering)和关联分析,这两大类都可以说的很简单也可以说的很复杂,学术的东西本身就一直在更新着.比如K均值聚类可以扩展一下形成层次聚类(Hierarchical Clustering),也可以进入概率分布的空间进行聚类,就像前段时间很火的LDA聚类,虽然最近深度玻尔兹曼机(DBM)打败了它,但它也是自然语言处理领域(NLP:Nat

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17590137 机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来

Summary: this tutorial shows you how to use MySQL handler to handle exceptions or errors encountered in stored procedures. When an error occurs inside a stored procedure, it is important to handle it appropriately, such as continuing or exiting the c

1.题目分析: 查找无序数组中的第K大数,直观感觉便是先排好序再找到下标为K-1的元素,时间复杂度O(NlgN).在此,我们想探索是否存在时间复杂度 < O(NlgN),而且近似等于O(N)的高效算法. 还记得我们快速排序的思想麽?通过“partition”递归划分前后部分.在本问题求解策略中,基于快排的划分函数可以利用“夹击法”,不断从原来的区间[0,n-1]向中间搜索第k大的数,大概搜索方向见下图: 2.参考代码: #include <cstdio> #define swap(x,y

有若干个互不相等的无序的数,怎么选出其中最大的k个数. 我自己的方案:因为学过找第k大数的O(N)算法,所以第一反应就是找第K大的数.然后把所有大于等于第k大的数取出来. 写这个知道算法的代码都花了2个多小时,反思,太慢了. 注意边界条件,不要混混沌沌的. /************我自己的解法*****************/ //选择数组a[N]中最大的第k个数 int Select(int * a, int N, int k) { if(k > N || a == NULL) { cou

ERROR 1005: Can't create table (errno: 121) errno 121 means a duplicate key error. Probably the table already exists in the InnoDB internal data dictionary, though the .frm file for the table has been deleted. This is themost common reason for gettin

输入n个整数,输出其中最小的k个. 详细描述: 接口说明 原型: bool GetMinK(unsignedint uiInputNum, int *pInputArray, unsignedint uiK, int * pOutputArray); 输入参数: unsignedint uiInputNum //输入整数个数 int * pInputArray  //输入整数数组 unsignedint uiK   //需输出uiK个整数 输出参数(指针指向的内存区域保证有效): int * p

多校联赛第一场(hdu4862) Jump Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 644    Accepted Submission(s): 275 Problem Description There are n*m grids, each grid contains a number, ranging from 0-9.

Return an array of ones with the same shape and type as a given array. Parameters: a : array_like The shape and data-type of a define these same attributes of the returned array. dtype : data-type, optional Overrides the data type of the result. New

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/08/common-machine-learning-algorithms/?spm=5176.100239.blogcont61037.12.0MhmIg https://yq.aliyun.com/articles/61037?spm=5176.100239.bloglist.110.rlSDN9 We are probably living in the most defining period of hu

机器学习实战之K-Means算法 test10.py #-*- coding:utf-8 import sys sys.path.append("kMeans.py") import kMeans from numpy import * # datMat = mat(kMeans.loadDataSet('testSet.txt')) # mindata = min(datMat[:, 0]) # print(mindata) # # # ranCentK = kMeans.randC

Machine Learning Note Introduction Introduction What is Machine Learning? Two definitions of Machine Learning are offered. Arthur Samuel described it as:"the filed of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed

##Advice for Applying Machine Learning Applying machine learning in practice is not always straightforward. In this module, we share best practices for applying machine learning in practice, and discuss the best ways to evaluate performance of the le

    本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans(2) 引言 上一篇文章,对从1969年以来,与kmeans相关文章的数据进行了简单描述,并对其中某些数据趋势尝试分析.这属于对数据的整体情况的一个简要分析. 本篇文章,则希望能通过简单介绍kmeans一路以来一些重要或者有意义的文章,进而能大概梳理出该算法的发展进程. 算法含有的问题 算法历程 196

http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420 K-Means clustering参数说明: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans class sklearn.cluster

K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法,它将相似的数据归纳到同一簇中.K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类,并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成. K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类,其中k是用户给定的,其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点. 主要步骤: 随机确定k个初始点作为质心 对数据集中的每个数据点找到距离最近的簇 对于每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 重复步骤2,直到任意一个点的簇分配结果不变 具体实现 from numpy impo

http://blogs.mathworks.com/loren/2007/03/01/creating-sparse-finite-element-matrices-in-matlab/ Loren on the Art of MATLAB March 1st, 2007 Creating Sparse Finite-Element Matrices in MATLAB I'm pleased to introduce Tim Davis as this week's guest blogge