线性回归和逻辑回归都是监督学习方法，聚类分析是非监督学习的一种，可以从一批数据集中探索信息，比如在社交网络数据中可以识别社区，在一堆菜谱中识别出菜系。本节介绍K-means聚类算法。 1、K-means k是一个超参数，表示要聚类成多少类。K-means计算方法是重复移动类的重心，以实现成本函数最小 ...
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2017-03-13 22:00:51
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https://github.com/endymecy/spark-ml-source-analysis/blob/master/%E8%81%9A%E7%B1%BB/k-means/k-means.md ...
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2017-03-11 11:50:05
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聚类聚类主要内容是将样本进行归类，同种类别的样本放到一起，所有样本最终会形成K个簇，它属于无监督学习。核心思想根据给定的K值和K个初始质心将样本中每个点都分到距离最近的类簇中，当所有点分配完后根据每个...
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2017-03-08 19:36:08
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快速入门1–实现K-Means聚类算法 环境： 虚拟机 版本：0.12.0(仅使用cpu下，pip命令安装) 目录 1.环境搭建 的安装 1.2简单测试 学习文档 相关的库Seaborn、pandas安装 实现K-Means聚类算法 2.1最基本的K-Means聚类算法步骤 实现K-Means聚类算 ...
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2017-03-06 14:23:11
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1.knn是分类算法 2.监督学习 3.给它的数据是有label的，是已经事先分类好了的， 类别数不变。 1.kmeans是聚类算法 2.非监督学习 3.给它的数据是没有label，是没有事先分类好的， 以“物以类聚”原理进行聚集成簇。 K的含义：来了一个样本x，要给它分类，即求出它的类别，就从数据 ...
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2017-03-04 13:09:54
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聚类算法是机器学习中的一大重要算法，也是我们掌握机器学习的必须算法，下面对聚类算法中的K-means算法做一个简单的描述： 一、概述 K-means算法属于聚类算法中的直接聚类算法。给定一个对象(或记录)的集合，将这些对象划分为多个组或者“聚簇”，从而使同组内的对象间比较相似而不同组对象间差异比较大 ...
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2017-03-04 00:09:43
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基本流程： 数据收集、数据建模、构建数据画像、风险定价。 数据收集：网络行为数据、企业服务范围内行为数据、用户内容偏好数据、用户交易数据、授权数据源、第三方数据源、合作方数据源、公开数据源。 数据建模：文本挖掘、自然语言处理、机器学习、预测算法、聚类算法。 数据画像：基本属性、购买能力、行为特征、兴 ...
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2017-01-22 22:40:47
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项目中有时候需要用到对数据进行关联分析，比如分析一个小商店中顾客购买习惯. 1 package com.data.algorithm; 2 3 import com.google.common.base.Splitter; 4 import com.google.common.collect.Lis ...
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2017-01-20 21:59:21
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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～，这次就带着忧伤的心情系统的总结下K-means算法吧，以及它的各式各样变种~ 1 package com.data.algorithm; 2 3 import java.util.ArrayList; 4 import j ...
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2017-01-17 20:08:01
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一、概述 在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和Kernel K-means)进行详细介绍，并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别。 首先需要明确的是上述四种算法都属于"硬聚类”算法，即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中。与之相对 ...
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2017-01-11 08:11:04
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