一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

以K-means算法为例,实现了如下功能 自动生成符合高斯分布的数据,函数名为gaussianSample.m 实现多次随机初始化聚类中心,以找到指定聚类数目的最优聚类.函数名myKmeans.m 自动寻找最佳聚类数目,函数名称besKmeans.m,并绘制了拐点图(L图) gaussianSample.m function [data] = gaussianSample(n,m,mu,sigma,sigma1) % 生成n个符合多元高斯分布的样本 % data = gaussianSample

聚类算法,不是分类算法. 分类算法是给一个数据,然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类. 聚类算法是给一大堆原始数据,然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类. 这里的k-means聚类,是事先给出原始数据所含的类数,然后将含有相似特征的数据聚为一个类中. 所有资料中还是Andrew Ng介绍的明白. 首先给出原始数据{x1,x2,...,xn},这些数据没有被标记的. 初始化k个随机数据u1,u2,...,uk.这些xn和uk都是向量. 根据下面两个公式迭代就能求出最终所有的u,这些

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 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

K-means算法的matlab程序 在“K-means算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4

K-means算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648369.html 文章中已经介绍了K-means算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 iris_data.txt 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0

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. 2017年10月14日补: 今晚造了一个轮子,k-means算法在matl

K-Means 概念定义: K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法. 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念: 聚类(Clustering):K-Means 是一种聚类分析(Cluster Analysis)方法.聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大. 划分(Partitioning):聚类可以基于划分,也可以基于分层.划分即将对象划分成不同的簇,而分层是将对象分等级. 排他(Exclu

在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一

聚类分析(英语:Cluster analysis,亦称为群集分析) K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想. 聚类属于无监督学习,以往的回归.朴素贝叶斯.SVM等都是有类别标签y的,也就是说样例中已经给出了样例的分类.而聚类的样本中却没有给定y,只有特征x,比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集.聚类

K-means聚类算法 算法优缺点: 优点:容易实现缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去. 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好.另一种则是根据具体的需求确定,比

前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比

Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,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k个类别,算法描述如下: (1)适当选择k个类的初始中心,最初一般为随机选取: (2)在每次迭代中,对任意一个样本,分别求其到k个中心的欧式距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考

准确的客户分类的结果是企业优化营销资源的重要依据,本文利用了航空公司的部分数据,利用Kmeans聚类方法,对航空公司的客户进行了分类,来识别出不同的客户群体,从来发现有用的客户,从而对不同价值的客户类别提供个性化服务,指定相应的营销策略. 一.分析方法和过程 1.数据抽取——>2.数据探索与预处理——>3.建模与应用 传统的识别客户价值应用最广泛的模型主要通过3个指标(最近消费时间间隔(Recency).消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary))来进行客户细分,识别出价值高

版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正 转载请注明出处 ======================================

<mahout in action>第六章. datafile/cluster/simple_k-means.txt数据集例如以下: 1 1 2 1 1 2 2 2 3 3 8 8 8 9 9 8 9 9 1. k-means聚类算法原理 1.从D中随机取k个元素.作为k个簇的各自的中心. 2.分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇. 3.依据聚类结果.又一次计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中全部元素各自维度的算术平均数. 4.将D中所有元素依照新的中心

引文: k均值算法是一种聚类算法.所谓聚类.他是一种无监督学习,将类似的对象归到同一个蔟中.蔟内的对象越类似,聚类的效果越好. 聚类和分类最大的不同在于.分类的目标事先已知.而聚类则不一样. 由于其产生的结果和分类同样,而仅仅是类别没有预先定义. 算法的目的: 使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小(这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准) Github源代码:K-Means聚类python实现 K-均值聚类 长处:easy实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据上收敛较慢

聚类算法,无监督学习的范畴,没有明确的类别信息. 给定n个训练样本{x1,x2,x3,...,xn} kmeans算法过程描述如下所示: 1.创建k个点作为起始质心点,c1,c2,...,ck 2.重复以下过程直到收敛 遍历所有样本xi 遍历所有质心cj 记录质心与样本间的距离 将样本分配到距离其最近的质心 对每一个类,计算所有样本的均值并将其作为新的质心 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2. 需要注意的几点: k个点怎么取 1.选择距离尽可能远的k个点 首先随机选一

沙湖王 | 用Scipy实现K-means聚类算法 用Scipy实现K-means聚类算法