K-Means聚类算法原理参考以下链接： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6164214.html 2. 传统K-Means算法流程 在上一节我们对K-Means的原理做了初步的探讨，这里我们对K-Means的算法做一个总结。 首先我们看看K-Means算法的一些要 ...
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2019-09-13 19:28:24
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常用聚类方法一般有以下几种： 基于距离的聚类算法： 1、KMEANS 流程： 1）确定要聚类的数量K，并随机初始化中心点； 2）通过计算当前点与每个组中心之间的距离，对每个数据点进行分类，然后归到与距离最近的中心组中； 3）基于迭代后的结果，计算每一类内所有点的平均值； 4）迭代这些步骤，或直到组中 ...
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2019-09-11 16:16:28
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最大最小距离和层次聚类算法的一个共同特点是某个模式一旦划分到某一类之后，在后续的算法过程中就不再改变了，而简单聚类算法中类心一旦选定后，在后继算法过程中也不再改变了。因此，这些方法效果一般不会太理想。 为解决该问题，可以采用动态聚类法: 使用动态聚类法的要点： 1. 确定模式和聚类的距离测度。当采用 ...
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2019-08-29 23:21:30
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聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。 此次我们学习聚类中的第一个算法——K-均值算法。K-均值算法本质就是重复将样本分配的类里面，不断的更新类的重心位置。 这里将围绕K-均值算法讨论目标优化、随机初始化和如何选择聚类数。 K-M ...
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2019-08-16 00:44:50
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(1)涉及到的算法 1.监督学习：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM。 线性回归（下面第三行x0(i)其实是1，可以去掉） 逻辑回归 神经网络（写出前向传播即可，反向框架会自动计算） SVM 2.非监督学习：聚类算法(K-mean),降维(PCA) K-mean PCA 3.异常检测 4.推荐系统 ...
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2019-08-02 20:16:08
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13.1无监督学习：简介 将没有标签的样本分成不同的集合（簇），这种算法叫做聚类。常用的领域有市场分割、社交网络分析、计算机集群管理、了解星系等。 13.2K-均值算法 （1）K-均值是最普及的聚类算法，是一种迭代算法，假设需要将数据聚类成n个组，这时候首先随机选择K个点，称为聚类中心。 将每个样本 ...
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2019-08-02 10:30:24
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1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，.... ...
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2019-07-25 20:29:12
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一、背景 煤矿地磅产生了一系列数据： 我想从这些数据中，取出最能反映当前车辆重量的数据（有很多数据是车辆上磅过程中产生的数据）。我于是想到了聚类算法KMeans，该算法思想比较简单。 二、算法步骤 1、从样本中随机取出k个值，作为初始中心 2、以k个中心划分这些数据，分为k个组 3、重新计算出每个组 ...
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2019-07-23 12:55:15
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#从豆瓣安装 pip install kanren -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 聚类算法 k-Means算法 第1步 - 需要指定所需的K个子组的数量。 第2步 - 修复群集数量并将每个数据点随机分配... ...
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2019-07-23 09:34:50
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在BIRCH聚类算法原理中，我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结，本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结。# 一、scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中，BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类。因此要使用BIRCH来聚... ...
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2019-07-19 19:15:36
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