kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导

clear all; clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %数据初始化 Data=zeros(,); %加噪声 : Data(,i)=; Data(,i)=; Data(,i)=; end : p=unifrnd(,); a=unifrnd(,*pi); b=unifrnd(,pi); Data(,i)=p*sin(a)*cos(b); Data(,i)=p*sin(a)

1. K-means++原理 K均值聚类属于启发式方法,不能保证收敛到全局最优,初始中心的选择会直接影响聚类结果.K-means是随机选择样本点作为聚类中心,容易造成算法局部收敛或者需要较多迭代次数,而K-means++将初始点的选择转化为概率问题,容易得到更好的初始聚类中心,加速算法收敛.下图是算法的步骤,转载自Yixuan-Xu的博客,有兴趣了解K-means算法的小伙伴可以进传送门看一看. 2.算法实现 利用sklearn的数据库生成数据集 # make datasets X,y=data

Linear regerssion 线性回归 回归: stock market forecast f(过去10年股票起伏的资料) = 明天道琼指数点数 self driving car f(获取的道路图像)= 方向盘角度 recommendation f(使用者A 商品B)= 购买商品可能性 预测妙蛙种子 cp值 combat power f( xs ) =cp after evolution xs xhp xw xh 找model 定义 function set step 1: model y

之前有幸在MOOC学院抽中小象学院hadoop体验课. 这是小象学院hadoop2.X的笔记 由于平时对数据挖掘做的比较多,所以优先看Mahout方向视频. Mahout有很好的扩展性与容错性(基于HDFS&MapReduce开发),实现了大部分常用的数据挖掘算法(聚类.分类.推荐算法)不过数据挖掘调参和业务理解是关键,个人觉得真正想学习的话,还是看正规机器学习的课程比较好. 这里省略了大部分比较技术那一块的笔记... 虽然mahout在速度上有天然优势.但R/Python其实也在接入hadoo

在机器学习算法中,为了优化损失函数loss function ,我们往往采用梯度下降算法来进行优化.举个例子: 线性SVM的得分函数和损失函数分别为:                                       一般来说,我们是需要求损失函数的最小值,而损失函数是关于权值矩阵的函数.为了求解权值矩阵,我们一般采用数值求解的方法,但是为什么是梯度呢? 在CS231N课程中给出了解释,首先我们采用 策略1:随机搜寻(不太实用),也就是在一个范围内,任意选择W的值带入到损失函数中,那个

一.非线性规划和线性规划不同之处 1.含有非线性的目标函数或者约束条件 2.如果最优解存在,线性规划只能存在可行域的边界上找到(一般还是在顶点处),而非线性规划的最优解可能存在于可行域的任意一点达到. 二.非线性规划的Matlab解法 1.Matlab中非线性规划的数学模型为: 其中f(x)是标量函数,A,B,Aeq,Beq是相应维数的矩阵和向量,C(x),Ceq(X)是非线性向量函数. 然后我们通过一个例子来加深印象 MATLAB实现: function f=fun1(x) %定义目标函数 f

作者:NgShawn 链接:https://www.nowcoder.com/discuss/33737?type=2&order=3&pos=19&page=1 来源:牛客网   机器学习 Boost算法 CART(回归树用平方误差最小化准则,分类树用基尼指数最小化准则) GBDT与随机森林比较. GBDT(利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值,拟合一个回归树) KKT条件用哪些,完整描述 KNN(分类与回归) L1 与 L2 的区别以及如何解

最近读到了一本很好的关于机器学习-深度学习的书值得推荐下并特意做了这个学习总结. 为什么推荐 在我认为好书(计算机类)的评判有几个标准: 试图以通俗的语言阐述,并在引入任何新概念的时候都讲述来龙去脉,在无法详细展开的地方提供深入阅读的资料或者线索供读者自己去挖掘: 有易操作上手的实践: 没有明显的错误,花了足够的思考时间: 目前为止,我读到能符合上述标准的好书不多,例如深入理解计算机系统,汇编语言(王爽),再就是这本<如何从零开始构建神经网络>. 遇到这本书也是一种机缘,当下深度学习非常火热,

2013-12-13 20:00:58    Yanjun K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别(即没有指定类标签),而是根据需要设置指定个数类标签的数量(但不知道具体的类标 签是什么),然后通过K-means算法将具有相同特征,或者基于一定规则认为某一些对象相似,与其它

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

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4605904.html Kmeans算法是一种非监督聚类算法,由于原理简单而在业界被广泛使用,一般在实践中遇到聚类问题往往会优先使用Kmeans尝试一把看看结果.本人在工作中对Kmeans有过多次实践,进行过用户行为聚类(MapReduce版本).图像聚类(MPI版本)等.然而在实践中发现初始点选择与聚类结果密切相关,如果初始点选取不当,聚类结果将很差.为解决这一问题,本博文尝试将模拟退火这一启发式算法与Kmeans聚类相结合,实践

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1)   根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster

在监督学习中,有标签信息协助机器学习同类样本之间存在的共性,在预测时只需判定给定样本与哪个类别的训练样本最相似即可.在非监督学习中,不再有标签信息的指导,遇到一维或二维数据的划分问题,人用肉眼就很容易完成,可机器就傻眼了,图(1)描述得很形象. 但处理高维度的数据,人脑也无能为力了,最终还是得设计算法让机器来完成.如何将所有样本分成若干个类簇(cluster),并且每个类簇中的样本具有更高的相似度,这就是聚类分析算法的终极目标.这里以最经典的K-means算法为切入点进行说明. K-means算

K-Means 算法 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. 问题 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(Wikipedia链接) K-Means 要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: K-Means 算法

序 由于项目需要,需要对数据进行处理,故而又要滚回来看看paper,做点小功课,这篇文章只是简单的总结一下基础的Kmeans算法思想以及实现: 正文: 1.基础Kmeans算法. Kmeans算法的属于基础的聚类算法,它的核心思想是: 从初始的数据点集合,不断纳入新的点,然后再从新计算集合的“中心”,再以改点为初始点重新纳入新的点到集合,在计算”中心”,依次往复,直到这些集合不再都不能再纳入新的数据为止. 图解: 假如我们在坐标轴中存在如下A,B,C,D,E一共五个点,然后我们初始化(或者更贴切

1.简介 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. 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集) 2)分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类 3)重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值) 4)重复2.3步,直到种子

百度百科释义为 K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,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.   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. 问题 K-Me

机器学习中的算法主要分为两类,一类是监督学习,监督学习顾名思义就是在学习的过程中有人监督,即对于每一个训练样本,有对应的标记指明它的类型.如识别算法的训练集中猫的图片,在训练之前会人工打上标签,告诉电脑这些像素组合在一起,里面包含了一只猫.而自然界中更多的数据样本,事实上是没有这些标记的,而我们针对这些没有标记的数据样本,对它们进行学习的算法就叫做无监督学习.聚类算法就是一种典型的无监督学习的算法.俗话说,物以类聚,聚类算法通常就是把分散在空间中的样本按照一定的规则聚集在一起.K-Means聚类

Kmeans是最经典的聚类算法之一,它的优美简单.快速高效被广泛使用. Kmeans算法描述 输入:簇的数目k:包含n个对象的数据集D. 输出:k个簇的集合. 方法: 从D中任意选择k个对象作为初始簇中心: repeat; 根据簇中对象的均值,将每个对象指派到最相似的簇: 更新簇均值,即计算每个簇中对象的均值: 计算准则函数: until准则函数不在发生变化. Kmeans 算法的优缺点: 1)优点 (1)k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法,算法简单.快速. (2)对处理大数据集,该算法是