k-means聚类算法原理简介 概要 K-means算法是最普及的聚类算法，也是一个比较简单的聚类算法。 算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组，同时，k-means算法也是一种无监督学习。 算法思想 k-means算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个步 ...
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2020-07-05 21:01:45
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原文:http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html 基于划分聚类算法（partition clustering) k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点 ...
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2020-07-01 16:16:44
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在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记的训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律，如数据的聚类特征。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个簇。好的聚类结果呈现同一簇的样本尽可能彼此相似，不同簇的样本尽可能不同，换言之，即簇内相似度高且簇间相似度低。 ...
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2020-06-04 01:48:44
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聚类的定义 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。聚类算法是无监督的算法。 常见的相似度计算方法 闵可夫斯基距离Minkowski/欧式距离 在上述的计算中，当p=1时，则是计算绝对值距离，通常叫做曼哈顿距离，当p ...
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2020-05-20 20:12:09
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简介 这一次我们来讲一下比较轻松简单的数据挖掘的算法——K Means算法。K Means算法是一种 无监督 的聚类算法。什么叫无监督呢？就是对于训练集的数据，在训练的过程中，并没有告诉训练算法某一个数据属于哪一个类别。对于K Means算法来说，他就是通过某一些骚操作，将一堆“相似”的数据聚集在一 ...
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2020-04-23 09:11:58
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博主在准备研究生复试时，整理了一些面试容易被问到的问题。知识点涵盖内容较多，对于丰富计算机知识也有一定帮助。赠人玫瑰，手留余香~~~ *************************************?爱旌旌?********************************* 【软件工程】 ...
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2020-04-19 16:22:37
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k-means中文称为K均值聚类算法，在1967年就被提出 所谓聚类就是将物理或者抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个簇的过程 聚类生成的组成为簇 簇内部任意两个对象之间具有较高的相似度，不同簇的两个对象之间具有较高的相异度 相异度和相似度可以根据描述的对象的属性值来计算 对象间的距离是最常 ...
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2020-03-20 10:51:29
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第12篇文章，我们一起来看下Kmeans聚类算法。 在上一篇文章当中我们讨论了KNN算法，KNN算法非常形象，通过距离公式找到最近的K个邻居，通过邻居的结果来推测当前的结果。今天我们要来看的算法同样非常直观，也是最经 ...
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2020-03-18 09:47:48
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《机器学习入门》本书通过通俗易懂的语言，丰富的图示和经典的案例，让广大机器学习爱好者轻松入门机器学习MachineLearning，有效地降低了学习的门槛。本书共分11章节，覆盖的主要内容有机器学习概述、数据预处理、K近邻算法、回归算法、决策树、K-means聚类算法、随机森林、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络（卷积神经网络、Keras深度学习框架）、人脸识别入门等。从最简单的常识出发来切入AI领
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2020-03-15 10:04:46
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K Mean（K 均值聚类）算法用于将数据集分成 K 个簇，K 值是由用户给定的 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 算法 随机初始化 k 个簇中心点 每个样本分到距离最近的簇 取分到该簇的所有样本的均值做为该簇的新的中心点 重新分配每个样本到距离最近的簇 不断迭代 ...
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2020-03-10 09:13:39
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