1 # coding:utf-8 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 def dis(x, y): #计算距离 6 return np.sum(np.power(y - x, 2)) 7 8 def dataN(len ...
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2016-07-20 09:08:42
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Kmeans算法的缺陷 ? 聚类中心的个数K 需要事先给定,但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的,很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适? Kmeans需要人为地确定初始聚类中心,不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。(可以使用Kmeans++算法来解决) K- ...
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2016-06-25 19:09:57
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首先要来了解的一个概念就是聚类,简单地说就是把相似的东西分到一组,同 Classification (分类)不同,对于一个 classifier ,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习),而在...
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2016-04-29 18:33:44
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首先要来了解的一个概念就是聚类,简单地说就是把相似的东西分到一组,同 Classification (分类)不同,对于一个 classifier ,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子,理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”,从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习),而在...
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2016-04-26 20:37:08
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1.普通k-means
给定nn个pp维数据点,D≡{Xj}nj=1D≡\{X_j\}_{j=1}^n,普通Kmeans算法将它们分成kk个类别,每个类别有个类中心。目标函数是:
其中矩阵CC的第i列是cic_i,分成m个类别,那么矩阵就有m列,b∈{0,1}k,且b的模长为1b ∈ \{0, 1\}^k,且b 的模长为1。
K-means算法之所以很难,其中一个原因是存在一个a...
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2016-04-22 21:01:23
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1、kmeans算法 1.1Kmeans算法理论基础 K均值算法能够使聚类域中所有样品到聚类中心距离平方和最小。其原理为:先取k个初始聚类中心,计算每个样品到这k个中心的距离,找出最小距离,把样品归入最近的聚类中心,修改中心点的值为本类所有样品的均值,再计算各个样品到新的聚类中心的距离,重新归类,修...
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2016-03-10 20:22:10
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这些天做C#实验以及这个KMeans算法演示器,学了一下openGL,感觉有待加强。 //Point.h /* Point 结构体定义及实现 结构体重载了2个运算符: 1.== //推断两个Point的坐标值是否相等 2.<< //用于显示(以友元函数的方式重载) */ #ifndef Point_
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2016-02-06 14:27:08
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前一阵子有一个学弟问kmeans算法的初始中心点怎么选,有没有什么算法。我让他看看kmeans++,结果学弟说有地方没看懂。然后,他不懂的地方,我给标注了一下。下面是网上的资料,我对画线的地方做了标注。 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能.....
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2016-01-22 13:44:52
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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。该算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使...
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2015-12-16 00:07:34
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kmeans算法主要用来实现自动聚类,是一种非监督的机器学习算法,使用非常广泛。在opencv3.0中提供了这样一个函数,直接调用就能实现自动聚类,非常方便。函数原型:C++: double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLa...
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2015-12-09 19:23:47
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