k means聚类过程

k-means是一种非监督 (从下图0 当中我们可以看到训练数据并没有标签标注类别)的聚类算法

0.initial

1.select centroids randomly

2.assign points

3.update centroids

4.reassign points

5.update centroids

6.reassign points

7.iteration

reference:

https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/

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时间: 2024-10-13 07:35:41

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一.基本原理 分类是指分类器根据已标注类别的训练集,通过训练可以对未知类别的样本进行分类.分类被称为监督学习.如果训练集的样本没有标注类别,那么就需要用到聚类.聚类是把相似的样本聚成一类,这种相似性通常以距离来度量.聚类被称为无监督学习. 聚类是指根据"物以类聚"的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,这样的一组数据对象的集合叫做簇,并且对每一个这样的簇进行描述的过程.它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似,而不同簇的样本应该足够不相似.与分类规则不同,进行聚类前并不知道

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k-均值聚类算法;二分k均值聚类算法

根据<机器学习实战>一书第十章学习k均值聚类算法和二分k均值聚类算法,自己把代码边敲边理解了一下,修正了一些原书中代码的细微差错.目前代码有时会出现如下4种报错信息,这有待继续探究和完善. 报错信息: Warning (from warnings module): File "F:\Python2.7.6\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py", line 55 warnings.warn("Mean of empty

机器学习实战笔记-利用K均值聚类算法对未标注数据分组

聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好 簇识别给出聚类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么.聚类与分类的最大不同在于,分类的目标事先巳知,而聚类则不一样.因为其产生的结果与分类相同,而只是类别没有预先定义,聚类有时也被称为无监督分类(unsupervised classification ). 聚类分析试图将相似对象归人同一簇,将不相似对象归到不

k均值聚类

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有监督学习虽然高效.应用范围广,但最大的问题就是需要大量的有标签的数据集,但现实生活中我们遇到的大量数据都是没有明确标签的,而且对于庞大的数据集进行标注工作本身也是一项费时费力的工作模式,所以我们希望找到一种方法能自动的挖掘数据集中各变量的关系,然后"总结"出一些规律和特征进行分类,这样的方法我们成为无监督学习(Unsupervised learning). 在无标签的数据集中进行分类的方法成为聚类.顾名思义,聚类就是依照某种算法将相似的样本聚在一起形成一类,而不管它的标签是什么.在聚

聚类之K均值聚类和EM算法

这篇博客整理K均值聚类的内容,包括: 1.K均值聚类的原理: 2.初始类中心的选择和类别数K的确定: 3.K均值聚类和EM算法.高斯混合模型的关系. 一.K均值聚类的原理 K均值聚类(K-means)是一种基于中心的聚类算法,通过迭代,将样本分到K个类中,使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小. 1.定义损失函数 假设我们有一个数据集{x1, x2,..., xN},每个样本的特征维度是m维,我们的目标是将数据集划分为K个类别.假定K的值已经给定,那么第k个类别的中心定义为μk,k=1

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第十篇:K均值聚类(KMeans)

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