机器学习实战笔记（十一）：利用 K-均值聚类算法对未标注数据分组

最新推荐文章于 2019-06-25 21:24:25 发布
最新推荐文章于 2019-06-25 21:24:25 发布
阅读量353 收藏 1
点赞数 1
分类专栏： 机器学习实战笔记 文章标签： 机器学习实战 K-means python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cqulun123/article/details/80574272
版权
最低0.47元/天 解锁文章
Python ：k-means聚类算法对数据进行分类
wukai0909的博客
05-23 7万+
K均值聚类算法，基于目标最小化策略算法可以首先从给定的数据集中，随机选择k个数据对象作为k个簇的初始聚类中心，且每个聚类中心点对应于一个聚类；对剩余的数据对象，计算它们与各个簇中心点的距离，将它们指派到离其最近的簇中；最后，重新计算各个簇中的中心点。按照上述过程进行重复计算，直到聚类中心点不再发生变化或者目标准则函数收敛到一个最佳的位置处。该算法所采用的目标函数一般为如式(1)和式(2)所示：
OpenCV4学习笔记（50）——K-Means聚类算法
邱小兵的博客
04-27 1545
本次要整理记录的笔记是关于K-Means聚类算法的相关内容。 首先，在我学习这部分内容的时候，总有一个让我疑惑的点，那就是对于K-Means算法的表述方式各有不同，有些资料上称之为分类算法，而有些资料上称之为聚类算法，更有些资料上将该两者混为一谈，时而用分类、时而用聚类。这就让我感到有些疑惑了，到底分类和聚类的概念是如何定义的，于是我先对这两个概念进行了解。 下面是维基百科中关于这两个概念的解释：...
机器学习之-用k-均值聚类算法对未标注数据分组-具体怎么实现及应用
有信念，才能走的更远
06-09 394
1、什么叫做k-均值？ 它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。 2、k-均值聚类的算法： 创建k个点作为起始质心（经常是随机选择） 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇，计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 2、过程： 1）加载数据（数据格式是m
py2.7《机器学习实战》利用k-means聚类算法对未标数据分组
Kelisiya
03-16 815
一、支持函数 from numpy import * def loadDataSet(fileName): dataMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = map(float,c
第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
lingan_Hong的博客
12-05 800
写在前面关于无监督学习： 在无监督学习中，类似分类和回归的目标变量事先是不存在的。与前面的“对于输入数据X能预测变量Y”的不同是，这个要回答的问题是：“从数据X能发现什么？构成X的最佳6个数据簇都是哪些？”或者“X中哪三个特征是最频繁共现的？”本章内容： ● K-均值聚类算法 ● 对聚类得到的簇进行后处理 ● 二分K-均值聚类算法 ● 对地理位置进行聚类聚类是一种无监督的学
《机器学习实战》学习笔记———利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
qq_33161972的博客
06-03 2054
引言 原理 k-均值聚类算法 实例分析 二分k-均值算法 实例分析 实例 参考文献 引言 K-均值算法试图将一系列样本分割成K个不同的类簇（其中K是模型的输入参数），其形式化的目标函数称为类簇内的方差和（within cluster sum of squared errors，WCSS）。K-均值聚类的目的是最小化所有类簇中的方差之和。标准的K-均值算法初始化...
『ML』利用K-Means聚类算法对未标注数据分组——《机器学习实战》学习笔记（Ch10）
12-21
K-Means聚类算法是机器学习领域中最基础且广泛应用的无监督学习方法之一，用于对未标注数据进行分组。它的核心思想是通过迭代优化，使得每个数据点尽可能地归属于与其最近的类中心（也称为质心）所在的簇。算法的...
Python实现K-Means聚类算法：《机器学习实战》Ch10详解
本篇学习笔记是关于《机器学习实战》中的第十章，着重讲解如何利用K-Means聚类算法对未标注数据进行分组。K-Means是一种基于密度的、无监督的聚类算法，其核心思想是通过迭代过程，将数据集划分为k个互不相交的簇，...
利用K-means聚类算法对未标注数据分组
淮南草的博客
08-03 914
k-均值算法的工作流程：         首先，随机确定k个初始点作为质心；接着，将数据集中的每个点分配到一个簇中，即为每个点找到距离其最近的质心，并将其分配给该质心所对应的簇；然后，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。再次重新分配数据集中所有的点，如果所有的点被分配的簇和之前一样，即簇的质心不会再改变，则此时的k个簇就是我们所需要的；如果某个点被分配的簇改变了，则分配完所有的点之后重新更新每...
机器学习教程之10-聚类（Clustering）-K均值聚类（K-means）的sklearn实现
热门推荐
把你挖出来的博客
08-04 1万+
0.概述 ---- **优点**： 原理简单 速度快 能够处理大量的数据 **缺点**： 需要指定聚类 数量K 对异常值敏感 对初始值敏感
《机器学习实战》笔记之十——利用K均值聚类算法对未标注数据分组
无限大地NLP_空木的专栏
10-12 4081
第十章 利用K均值聚类算法对未标注数据分组 10.1 K-均值聚类算法 K-均值是发现给定数据集的k个簇的算法，每个簇通过其质心来描述。其优点为容易实现，但可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢。 随机确定k个初始点为质心，为每个点找距其最近的质心，并将其分配给该质心所对应的簇，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。质心可用任意距离度量方式，但结果相应的受到距离度量方式影
kMeans算法学习笔记（一）
lxslx的博客
06-28 585
#coding=utf-8 from numpy import * #数据集的读取 def loadDataSet(fileName): dataMat=[] fr=open(fileName) for line in fr.readlines(): currentLine=line.strip().split('\t') fltLine=
Python sklearn基于K-means算法对用户信用进行聚类划分
Jamson
12-16 4664
Python sklearn基于K-means算法对用户信用进行聚类划分Demo 直接上代码，步骤已注释 # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as n...
使用sklearn中的k-means方法就行聚类，并统计每个簇内样本点的数目
会呼吸的梦
06-25 1万+
# 导入库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans x = np.array([[13378434.0829, 3526829.86612], [13378960.4042, 3526855.13451], [13372997.830...
机器学习实战笔记（六）：Logistic回归（Python3 实现）
cqulun123的博客
06-03 1万+
1 Logistic回归介绍       假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。 1.1 Logistic回归的一般过程...
机器学习实战笔记（七）：支持向量机（SVM）（Python3 实现）
cqulun123的博客
06-03 2133
       关于支持向量机的文章挺多。这里记录下自己感觉不错的博文，供大家在阅读《机器学习实战》一书时，作为参考。  [1] Python3《机器学习实战》学习笔记（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM[2] Python3《机器学习实战》学习笔记（九）：支持向量机实战篇之再撕非线性SVM[3] 机器学习实战之SVM[4] 支持向量机系列[5] 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）[6]...
机器学习实战笔记（二）：使用 k-近邻算法改进约会网站的配对效果（Python3 实现）
cqulun123的博客
05-06 1400
完整代码及数据地址：https://github.com/cqulun123/Machine-Learning-in-Action0 问题背景介绍        我的朋友海伦一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现曾交往过三种类型的人： 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人       尽管发现了上述规律，但海伦...
机器学习实战笔记（十六）：大数据与MapReduce
cqulun123的博客
06-06 808
 最近在看《机器学习实战》一书，关于大数据与MapReduce这一章的内容，在网上看了一些不错的博客，在此记录下。[1] 机器学习实战】第15章 大数据与MapReduce[2] 机器学习笔记（Chapter 15 - MapReduce框架）...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值