【机器学习算法模型】聚类算法——k-means

最新推荐文章于 2025-01-17 22:00:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-17 22:00:26 发布 · 1k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#机器学习 #算法

本文详细介绍了k-means聚类算法的基本原理及其应用场景,并引用了《统计学习方法》及《机器学习》两部著作作为理论支撑,旨在帮助读者深入理解该算法的工作机制。

【机器学习算法模型】聚类算法——k-means

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

参考材料:
1.《统计学习方法》——李航
2.《机器学习》——周志华

【机器学习-14】K-means聚类算法：原理、应用与优化
qq_38614074的博客
04-07 10万+
在众多聚类算法中，K-means算法因其简单高效而备受青睐。K-means算法的基本思想是：通过迭代的方式，将数据划分为K个不同的簇，并使得每个数据点与其所属簇的质心（或称为中心点、均值点）之间的距离之和最小。具体来说，K-means算法的执行过程通常包括以下几个步骤：首先，随机选择K个数据点作为初始的簇质心；然后，根据每个数据点与各个簇质心的距离，将其分配给最近的簇；接着，重新计算每个簇的质心，即取簇内所有数据点的平均值作为新的质心；
机器学习知识图谱——K-means++聚类算法
最新发布
moton2017的博客
05-31 971
K-means 是一种无监督学习算法，主要用于将数据自动划分为 K 个簇（cluster），使得每个簇内的数据尽可能相似，而不同簇之间的数据尽可能不同。 - 每个簇由一个“质心”（中心点）代表； - 数据点被分配到距离最近的质心所在的簇中。
机器学习算法中的SVM和聚类算法
CDA数据分析师
03-15 5029
相信大家都知道，机器学习中有很多的算法，我们在进行机器学习知识学习的时候一定会遇到过很多的算法，而机器学习中的SVM算法和聚类算法都是比较重要的，我们在这篇文章中就重点给大家介绍一下这两种算法，希望这篇文章能够帮助大家理解这两种算法。 机器学习算法——SVM 提道机器学习算法就不得不说一说SVM，这种算法就是支持向量机，而支持向量机算法是诞生于统计学习界，这也是机器学习中的经典算法，而支持向量机...
无监督机器学习中，最常见4类聚类算法总结 | 技术头条
AI科技大本营
04-06 4200
点击上方↑↑↑蓝字关注我们~「2019 Python开发者日」，购票请扫码咨询 ↑↑↑编译 | 安然、狄思云来源 | 读芯术（ID：AI_Discovery）在机器学习过...
机器学习笔记-聚类分析之K-means算法案例及其Python实现
lilu916的博客
06-10 7万+
引言： 数据挖掘的本质是“计算机根据已有的数据做出决策”，其对社会的价值不必多言，相关的应用已经有很多，包括垃圾邮件拦截、客户价值分析等。 尽管数据挖掘实现过程的细节千差万别，但是从思路来说，主要包括两个方面：1、创建数据集；2、建模调整算法。 算法是数据挖掘最核心的部分，作为一名学习新人，在参考《数据挖掘导论》、《Python数据分析与挖掘实战》、《Python数据挖掘入门与实战
决策树、随机森林与k-means聚类算法
weixin_30488085的博客
07-20 1305
决策树的构建满足信息熵增益最大化原则 决策树的优点： 可解释性高 能处理非线性的数据 不需要数据归一化 可以用于特征工程 对数据分布没有偏好 广泛使用 容易软件实现 可以转化为规则 决策树的弱点 启发式生成，不是最优解 容易过拟合 微小的数据改变会改变整个树的形状 对类别不平衡的数据不友好 随机森林指训练多个决策树结果，预测时回归取均值，分类取众数 随机体现在带放回的随机取数据子...
K-Means聚类算法--步骤+代码
weixin_45788069的博客
09-29 3万+
0.介绍 聚类和分类算法的最大区别在于，分类的目标类别为已知（监督学习），而聚类的目标类别是未知的（非监督）。K_Means算法（K_均值算法）就是无监督算法之一 1.原理 对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 数据表达式： 假设簇划分为(C1,C2，...Ck)(C_1 ,C_2，...C_k)(C1​,C2​，...Ck​)，则我们的目标是最小化平方误差E： E=∑i=1K∑x∈Ci∣∣x−μi∣∣22 E={\sum
聚类分析算法——K-means聚类 详解
热门推荐
goTsHgo的博客
10-25 9万+
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。
《机器学习》—— K-means 聚类算法
weixin_73504499的博客
08-28 3293
一、什么是K-means 聚类算法？、二、聚类效果评价方式——轮廓系数、三、示例：代码实现、四、聚类算法的优缺点
机器学习经典无监督算法——聚类K-Means算法
m0_69045813的博客
01-17 1617
机器学习无监督学习算法之K-Means
聚类算法学习——K-means
North_City_的博客
01-15 1020
聚类算法学习 导师给安排的方向发生改变，因此需要深入学习这部分内容，这系列就当作学习记录吧。 **第一节K-means学习** 文章目录聚类算法学习前言一、聚类是什么？二、K-means算法1.算法介绍2.代码实现3.结果分析4.调用API代码实现总结 前言 物以类聚，人以群分。 以下为学习笔记整理 一、聚类是什么？ 通过无监督学习或者半监督学习，把一群关系紧密存在着不同的样本进行亚群体划分。这里的关系紧密可以是指他们来自同一数据集，表示着相同的事物含义，以至于人们不能把他们进行区分的关系。通过
sklearn常用聚类算法模型【KMeans、DBSCAN】实践
Together_CZ的博客
05-16 7504
聚类算法是很重要的一类算法模型，在实际的应用实践中是会经常使用到的，最近的工作类型中大多偏向于有监督学习类型模型的使用，而对于无监督算法模型的使用则使用得相对少了很多，今天就简单的回归一下聚类算法模型，主要是KMeans模型和DBSACN模型的使用。 这两种模型可以说是聚类算法领域里面很具有代表性的算法了，前者是基于样本之间距离的聚类，后者是基于样本集密度的聚类。殊途同...
机器学习 （十四）轻松理解模型评价指标
李龙生
05-31 1648
篇首语 模型评估指标 范数的理解 距离和L0 L1 L2有啥联系？ 总结 题外思考
【机器学习算法模型】关联分析——Apriori
Daniel717的博客
06-24 2865
【机器学习算法模型】关联分析——Apriori
【机器学习算法模型】分类算法——人工神经网络
Daniel717的博客
06-22 2028
【机器学习算法模型】分类算法——人工神经网络 参考材料: 1.《统计学习方法》——李航 2.《机器学习》——周志华 我的github地址：Daniel1586的Github...
【机器学习算法模型】分类算法——贝叶斯网络
Daniel717的博客
06-18 1861
【机器学习算法模型】分类算法——贝叶斯网络 参考材料: 1.《统计学习方法》——李航 2.《机器学习》——周志华 我的github地址：Daniel1586的Github...
【机器学习算法模型】分类决策树——C4.5
Daniel717的博客
06-15 1546
【机器学习算法模型】分类决策树——C4.5 参考材料: 1.《统计学习方法》——李航 2.《机器学习》——周志华 我的github地址：Daniel1586的Github
【机器学习算法模型】分类决策树——CART
Daniel717的博客
06-15 1379
【机器学习算法模型】分类决策树——CART 参考材料: 1.《统计学习方法》——李航 2.《机器学习》——周志华 我的github地址：Daniel1586的Github
【机器学习算法模型】分类决策树——ID3
Daniel717的博客
06-14 1265
【机器学习算法模型】分类决策树——ID3 参考材料: 1.《统计学习方法》——李航 2.《机器学习》——周志华 我的github地址：Daniel1586的Github
Python无监督学习：聚类算法实战与K-Means详解
在这个资源中，主要讨论了Python在数据挖掘与机器学习领域中的聚类算法和关联分析。聚类问题在无监督学习中扮演着重要角色，它用于对没有预定义类别的数据进行自动分类，特别是在缺乏历史标注信息的情况下。关键的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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