本系列来自于我<人工智能>课程复习总结以及机器学习部分的实验总结 Kmeans是机器学习中最经典的无监督学习聚类算法,本文复习了无监督学习定义和Kmeans算法,然后提出了一种基于Kmeans算法的图像压缩方案,并给出了其在Matlab中的实现 1.无监督学习 通过非标记数据样本(Xi→),i=1,...,N且Xi→∈,来学习发现这些无标记样本之间内在的相似联系,叫做无监督学习 无监督学习由于没有标记,那就不存在学习误差或奖惩函数来评估一个可行解,这是无监督学习和监督学习最大的差别 2.Km

一.聚类 聚类分析是非监督学习的很重要的领域.所谓非监督学习,就是数据是没有类别标记的,算法要从对原始数据的探索中提取出一定的规律.而聚类分析就是试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个"簇".它的难点是不好调参和评估.下面是sklearn中对各种聚类算法的比较. 二.K-Means算法 KMeans算法在给定一个数k之后,能够将数据集分成k个"簇"={C1,C2,?,Ck}C={C1,C2,?,Ck},不论这种分类是否合理,或者是否有意义.

1. 聚类与分类的区别: 首先要来了解的一个概念就是聚类,简单地说就是把相似的东西分到一组,同 Classification (分类)不同,对于一个 classifier ,通常需要你告诉它"这个东西被分为某某类"这样一些例子,理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行"学习",从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习),而在聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需

聚类 和 k-means简单概括. 聚类是一种 无监督学习 问题,它的目标就是基于 相似度 将相似的子集聚合在一起. k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一.它把n个对象根据它们的属性分为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较高:而不同聚类中的对象相似度较小. k - means的算法原理:

转自:https://blog.csdn.net/zhihua_oba/article/details/73832614 k-means算法详解主要内容 k-means算法简介k-means算法详解k-means算法优缺点分析k-means算法改进算法k-means++1.k-means算法简介 ??k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇.聚类与分类最大的区别在于,聚类过程为无监督过程,即待

算法描述 K-means算法是一种被广泛使用的基于划分的聚类算法,目的是将n个对象会分成k个簇.算法的具体描述如下: 随机选取k个对象作为簇中心: Do 计算所有对象到这k个簇中心的距离,将距离最近的归入相应的簇: 重新计算每个簇的中心: 计算准则函数V: While 准则函数的值稳定(或变化小于某个阈值) 其中准则函数V的定义如下:   其中,ui表示第i个簇Si的中心.最终经过T次迭代获取到最终的分类结果,对于第t+1次迭代之后得到的中心,有如下定义: 算法的优缺点 优点: 1)      

一.聚类思想 所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法,属于无监督学习方法,这个方法要保证同一类的数据有相似的特征,如下图所示: 根据样本之间的距离或者说是相似性(亲疏性),把越相似.差异越小的样本聚成一类(簇),最后形成多个簇,使同一个簇内部的样本相似度高,不同簇之间差异性高. 二.k-means聚类分析算法 相关概念: K值:要得到的簇的个数 质心:每个簇的均值向量,即向量各维取平均即可 距离量度:常用欧几里得距离和余弦相似度(先标准化) 算法流程: 1.首先确定一个k值,即

k-means中文称为K均值聚类算法,在1967年就被提出  所谓聚类就是将物理或者抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个簇的过程 聚类生成的组成为簇 簇内部任意两个对象之间具有较高的相似度,不同簇的两个对象之间具有较高的相异度 相异度和相似度可以根据描述的对象的属性值来计算  对象间的距离是最常采用的相异度度量指标 常用的距离方法有 k-means是基于划分的方法 就是通过迭代将数据对象划分为k个组每个组为一个簇 每个分组至少包含一个对象 每个对象属于且仅属于某个分组 输入:簇的数目K和

聚类概念 无监督问题:我们手里没有标签 聚类:相似的东西分到一组 难点:如何评估,如何调参 基本概念 要得到簇的个数,需要指定K值 质心:均值,即向量各维取平均即可 距离的度量:常用欧几里得距离和余弦度(先标准化) 优化目标: 工作流程: 优势: 简单.快速.适合常规数据集 劣势: K值难确定 复杂度与样本呈线性关系 很难发现任意形状的簇