利用k-menas来解释EM算法

最新推荐文章于 2024-10-25 14:06:52 发布
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#算法

博客作者表示不知如何使用公式，无奈只能使用附件。
这里面怎么用公式？？？我实在没不知道啊。只能用附件。杯具
K-means聚类算法
richlaji的专栏
09-09 1645
K-means聚类算法 K-means简介K-means是无监督学习中的一种聚类算法，输入是无标签的数据集，输出的是k个不同的簇，以及数据集中每个测试样例的分类。聚类有时也被称为无监督分类。 优点：易于实现，适用范围广 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢 K-means原理&算法 原理 　　 这里给出K-means的目标函数，其中J是目标函数，数据为xi（i从1到m），聚
K-means算法
qq_52421831的博客
10-10 1614
k-means算法是一个十分经典的聚类算法，同时它也是一个无监督的算法。对于一组没有标记的数据，如果我们需要将其分为几组的话，这时候我们就可以使用到K-means算法了。
K-means（K-均值）算法
m0_62110645的博客
10-31 4625
容易理解，聚类效果不错，虽然是局部最优， 但往往局部最优就够了；原理简单，实现方便，收敛速度快；处理大数据集的时候，该算法可以保证较好的伸缩性；当簇近似高斯分布的时候，效果非常不错；算法复杂度低；聚类效果较优；模型的可解释性较强；调参只需要调类数k。
Spark Mlib(二)k-menas
fightingdog的博客
11-08 292
spark官网给出的k-means的实现方式，原地址http://spark.apache.org/docs/latest/ml-clustering.html package alg import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans import org.apache.spark.ml.evaluation.ClusteringEvaluator impo...
K-means算法（一篇文章讲透）
2303_79387663的博客
03-14 9804
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中，您可能需要对数据进行预处理（如标准化或归一化），选择适当的K值，并评估聚类结果的质量。K-means算法是一种基于距离的聚类算法，其核心思想是通过迭代的方式将数据划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近其簇中心，而不同簇之间的数据点尽可能远离。其中，最具代表性的是K-means++算法和密度敏感的K-means算法。K-means算法的聚类效果受到初始聚类中心选择的影响，不同的初始值可能导致不同的聚类结果。
K-means原理、优化及应用
热门推荐
weixin_42029738的博客
08-23 9万+
　K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。 1. K-Means原理初探 　　　　K-Me...
K-menas.rar_K._k-menas_求聚点
07-15
总的来说，K-means算法作为一种基础而实用的聚类工具，虽然有其局限性，但在很多场景下仍能提供有价值的洞见。理解并掌握K-means算法的原理和应用，对于从事数据分析和机器学习的工作者至关重要。
k-menas++_pythonk-means++_yolov4_源码
10-02
总的来说，这个主题涵盖了k-means++算法的原理、Python实现，以及在目标检测领域中的应用，特别是与YoloV4框架结合时如何使用k-means++优化锚框的生成。理解这些内容对于进行数据聚类和实时目标检测的项目非常有帮助...
经典聚类的算法 聚类 k-menas
08-31
论文《An Efficient K-Means Clustering Algorithm》提出了一种改进的K-Means算法，该算法通过构建k-d树来提高聚类效率。 **1. k-d树简介** - **定义**: k-d树是一种多维空间的数据结构，用于存储点集，可以有效地...
k-menas聚类算法模型的代码
06-08
然后，我们使用 `KMeans` 类来定义一个 K-Means 聚类算法模型，其中 `n_clusters` 参数指定了聚类的簇数，`random_state` 参数用于控制随机数生成器的种子。接着，我们使用 `fit` 方法对模型进行训练。最后，我们...
K均值（K-means）聚类算法（Python3实现代码）
helloWorld的博客
05-10 7万+
K-means算法的简介与Python3实现
K-means 详细代码（2种方法，对比循环次数及用时）
DK_tian的博客
11-16 1444
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 通过本文您可以学到K-means的基本思想，以及2种代码实现方法！ 一、K-means是什么？ K-menas是机器学习中的一种无监督的算法，属于聚类的算法。作用是将一堆数据，按照相关的联系分为几个类别。一般用于客户分类等方面。 二、主要思想 1. 核心思想： 核心思想...
k-means中基于密度的k值发现。
rainyboat的专栏
06-29 1262
    k-menas作为一种常用的聚类算法，具有收敛速度快，聚类效果好的优势，但是对于输入参数的敏感性限制了它的应用，k-means的输入参数有两个：初始聚类中心，数据的类别数k。    基于密度的k值发现的思想：。
机器学习算法之K-means（K均值聚类）算法
tttaeyang的博客
10-08 8550
聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识别，你在分类之前已经预先知道要将它分为猫、狗两个种类；而在你聚类之前，你对你的目标是未知的，同样以动物为例，对于一个动物集来...
聚类分析算法——K-means聚类 详解
最新发布
goTsHgo的博客
10-25 8万+
K-means 是一种简单、快速的聚类算法，广泛应用于数据聚类任务。通过反复优化簇中心位置，K-means 不断收敛并找到数据的聚类结构。然而，它对初始条件敏感，对簇形状有限制，适合于球形且均匀分布的簇。在实际应用中，可通过结合 K-means++、肘部法和轮廓系数等手段改进其效果。
K-Means（K-均值）聚类算法理论和实战
数据与算法架构提升之路专栏
08-28 6506
对于 n 个样本点来说，根据距离公式（如欧式距离）去计算它们的远近，距离越近越相似。按照这样的规则，我们把它们划分到 K 个类别中，让每个类别中的样本点都是最相似的。
【机器学习】K-Means算法详解：从原理到实践
鑫宝的博客
06-25 3472
K-Means算法以其简单高效的特点，在众多领域展现了强大的实用价值。然而，针对其存在的局限性，研究人员不断提出改进方法，如二分K-Means、谱聚类等，以适应更复杂的数据结构和应用场景。掌握K-Means不仅是数据科学基础的重要组成部分，也是进一步探索高级聚类技术的基石。希望本文能为读者理解并应用K-Means算法提供有益的指导。
k-means聚类算法解析：定义、优缺点及应用策略
weixin_28913879的博客
09-14 3174
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：k-means是一种用于无监督学习的数据分类方法，其目的是将数据集分成k个簇。算法流程包括初始化质心、分配阶段、更新阶段以及迭代过程。该算法的优点在于其简单性、高效率和适用性，但同时存在对初始质心敏感、需要预设k值等缺点。在市场细分、图像分割、文本分类等领域有广泛的应用。针对其局限性，研究者提出了K-Means++、DBSCAN和谱聚...
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