K-means clustering (K-均值聚类)

标签：机器学习   模式识别   k-均值聚类   clustering   

问题：

K-均值聚类是无监督学习算法

设数据集，其中，。

假设这个数据可以分为类。

把这个问题模型化：

，

其中代表第类的聚点（中心点、均值）。

该模型可以用EM算法进行训练：

初始化，。

E步：固定，最小化，显然

，

其中。

M步：固定，最小化

，，

。

直至收敛。

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下面介绍一款机器学习软件,便于理解各种机器学习算法，下载完后，解压。

第一步：

双击，进入图形界面。

第二步：在空白处，首先左击几次

然后，右击几次

数据集准备好之后，就开始选择算法，点击菜单栏

中的

比如，我们用欧几里得距离，选择2个分类，然后点击“Cluster”按钮，看结果就可以了，

。

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对于K-means算法的实现：

JAVA中Weka，OpenCV，Python中的Scikit-Learn等。

K-means clustering (K-均值聚类),布布扣,bubuko.com

K-means clustering (K-均值聚类)

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原文地址：http://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/31345259