机器学习笔记：K-mean

最新推荐文章于 2022-06-12 21:11:28 发布
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本文介绍了一种常用的无监督学习算法——K-means聚类。该算法旨在将数据集划分为K个簇，并使用欧式距离计算数据间的相似度。文章详细探讨了K-means算法的工作原理、优缺点及其局限性。

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Kmean:

  • 聚类算法，属于无监督学习
  • 将算法聚类成k个簇
  • 通常采用欧式距离来计算数据对象间距离：

  • 伪代码描述：

优点：

  • 算法简单实现

缺点：

  • 需要用户事先指定类簇个数K
  • 聚类结果对初始类簇中心选取比较敏感，对噪声和孤立点敏感
  • 容易陷入局部最优
  • 只能发现球形类簇

 

机器学习笔记三：K-Means和MeanShift聚类算法介绍
耐心的小黑的博客
08-16 5804
一、算法简介 1、K-Means 这一最著名的聚类算法主要基于数据点之间的均值和与聚类中心的距离迭代而成。它主要的优点是十分的高效，由于只需要计算数据点与聚类中心的距离，其计算复杂度只有O(n)。其工作原理主要分为以下四步： ①首先我们需要预先给定聚类的数目同时随机初始化聚类中心。我们可以粗略的观察数据并给出较为准确的聚类数目； ②每一个数据点通过计算与聚类中心的距离了来分类到最邻近的一类中； ③根据分类结果，利用分类后的数据点重新计算聚类中心； ④重复步骤二三直到聚类中心不再变化。（可以随机初始化不同的
机器学习笔记四：K-Means和MeanShift聚类算法实战
耐心的小黑的博客
08-16 2477
一、K-Means聚类 1、导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans,MeanShift,estimate_bandwidth from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs 2、生成样本数据 # X为样本特征，Y为样本簇类别，共1000个样本，每个
【机器学习】快速有效理解 K-Means 算法
frank 的专栏
10-11 1万+
什么是 K-Means ? 学习 K-Means 之前,大家首先需要对聚类有一个概念. 我们都知道,机器学习可以划分为 3 类:监督学习、无监督学习、强化学习. 无监督学习指的是数据没有标签,也就是说我们只有数据的特征,但并不知道这些数据都是什么,无监督学习算法或者是模型需要从这样的数据中学习给数据按照某种规律进行分类的能力,或者是找出不同特征之间的关联性等等. 聚类(Clustering)也归属...
机器学习（九）：K-mean 算法
LTC_1234的博客
11-12 434
文章目录算法介绍 算法介绍
kmean函数介绍
YY_Lee的博客
02-22 1472
K-means聚类算法采用的是将NP的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法：       Idx=Kmeans(X,K)       [Idx,C]=Kmeans(X,K)        [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K)  &nbs...
K-mean
weixin_51775716的博客
05-06 1205
1.np.array函数： 2.如何使用scatter函数： PYthon——plt.scatter各参数详解_yuanCruise的博客-优快云博客_plt.scatter 3.如何使用Kmeans函数： sklearn.cluster.KMeans — scikit-learn 1.0.2 documentation
短文一篇：坐标下降/K-means算法收敛性
就俩字，咱们要做精通，不做熟悉
08-13 3754
查了一下网上的收敛性证明，看的我头大，我觉得原因就是那些博客都是抄来抄去的，理解的也不一定到位。 此处来简单清晰的证明一下，原理就用数学上的单调收敛定理之一：举个例子，如果一个实数序列是递减且有下界，则它的最大下界就是它的极限。 单调收敛定理的证明，数学教材上（数理统计相关的书应该有）。 换句话说，只要证明迭代算法：1）单调；2）有界，就可以说明目标函数最终一定会收敛，当然收敛数值不一定是这个界。...
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（7）：集成学习和随机森林
Morganfs的博客
05-05 1650
· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 《机器学习》周志华 · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.05.05~2022.05.05 第六章 集成学习和随机森林 .
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（8）：降维
Morganfs的博客
05-08 1688
· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 《机器学习》周志华 · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.05.07~2022.05.08 第八章 降维 许多机器学习问.
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（4）：训练模型
Morganfs的博客
04-16 1896
第四章 训练模型 · Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.04.16~2022.04.？ 到目前为止，我们已经探讨了不同机器学
机器学习(九)——Kmeans聚类
hhhcbw的博客，欢迎各位来访
12-06 9583
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 Kmeans介绍 算法接受参数k，然后将事先输入的n个数据划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足同一聚类中的对象相似度高，而不同聚类中的相似度低。以空间中k个中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 算法描述：.
机器学习实战之KMean
小小鸟
08-25 788
KMeans算法步骤： 1. 确定聚类个数k 2. 随机选择k个质心 3. 对于所有样本点： 根据样本点到质心的距离分类 4. 分类完成后，如果所有样本点的类别没有变化，算法结束 如果有变化，重新计算质心（当前类中样本的平均值），回到步骤3几个问题： 1. 聚类个数k的确定 2. 初始时质心的选取 3. 容易出现局部最优解考虑在多维空间中将数据点分组/聚类的问题。假设有一个数
SLIC与目前最优超像素算法的比较 SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods
_者行孙的博客
10-30 2万+
SLIC与目前最优超像素算法的比较Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨usstrunk
机器学习（九）：k-均值（k-means）
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05-03 3万+
引言：     k均值（k-means）是一种聚类算法，其工作流程如下：随机选择k个点作为初始质心（质心即簇中所有点的中心），然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，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。这一步完成之后，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。重复以上步骤，直到质心不发生变化。     k均值的操作解释参见图1。 图1     然而随机地选取初始...
Kmean函数中各个参数的含义
qq_44440568的博客
04-18 1950
retval, bestLabels, centers = kmeans(data, K, bestLabels,criteria, attempts, flags, centers=None) 函数参数: data:需要分类数据，最好是np.float32的数据，每个特征放一列。 K:聚类个数 bestLabels:预设的分类标签或者None criteria:迭代停止的模式选择，这是一个含有三个元素的元组型数。格式为(type, max_iter, epsilon)其中,type有如下模式: . cv2
kmeans算法原理以及实践操作(多种k值确定以及如何选取初始点方法)
weixin_30783629的博客
09-04 2859
kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据聚类后，然后研究不同聚类下数据的特点。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂...
KMean算法精讲
chenjunheaixuexi的博客
06-12 5484
  KMeas算法是一种聚类算法，同时也是一种无监督的算法，即在训练模型时并不需要标签，其主要目的是通过循环迭代，将样本数据分成K类。
K-mean均值算法原理讲解和代码实战
梁先森的博客
04-26 3708
最近在学习吴恩达机器学习课程，刚刚学完第一个无监督学习算法，搭配着机器学习实战里面的k-mean实战，成功的将理论和实际结合了起来。接下来，咱们简单的分析算法原理之后，着重讲解一下源代码。
k-means算法
bookwormno1的专栏
10-19 3805
漫谈 Clustering (1): k-means 该文转自：http://blog.pluskid.org/?p=17 by pluskid, on 2008-12-29, in Machine Learning     41 comments 本
机器学习笔记：代价函数与模型优化
"这篇资料是关于机器学习的个人笔记，主要涵盖了斯坦福大学2014年的机器学习课程，由黄海广整理。课程强调了机器学习的重要性，介绍了监督学习和无监督学习的相关算法，以及如何在不同领域应用机器学习。笔记中还...
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