K-means clustering (K-均值聚类)

问题:

K-均值聚类是无监督学习算法

设数据集,其中

假设这个数据可以分为类。

把这个问题模型化:

其中代表第类的聚点(中心点、均值)。

该模型可以用EM算法进行训练:

初始化

E步:固定,最小化,显然

其中

M步:固定,最小化

直至收敛。

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下面介绍一款机器学习软件,便于理解各种机器学习算法,下载完后,解压。

第一步:

双击,进入图形界面。

第二步:在空白处,首先左击几次

然后,右击几次

数据集准备好之后,就开始选择算法,点击菜单栏

中的

比如,我们用欧几里得距离,选择2个分类,然后点击“Cluster”按钮,看结果就可以了,

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对于K-means算法的实现:

JAVA中Weka,OpenCV,Python中的Scikit-Learn等。

K-means clustering (K-均值聚类)

时间: 2024-11-09 03:49:23

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机器学习--k均值聚类(k-means)算法

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

【机器学习笔记五】聚类 - k均值聚类

参考资料: [1]Spark Mlib 机器学习实践 [2]机器学习 [3]深入浅出K-means算法  http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means 一.概念 K-means聚类是在无监督的情况下,将样本数据进行聚类.以2均值聚类的算法为例: 1.在样本中选择两个初始化中心点: 2.计算所有样本到这两个中心点的距离,并以此为基准将样本分为两类: 3.将中心点移到这类样本的新中心点: 4.重复2.3步骤直到满足要求: K-means

k均值聚类

目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五.具体实例 一.k均值简介 K均值聚类是一种无监督学习,对未标记的数据(即没有定义类别或组的数据)进行分类. 该算法的目标是在数据中找到由变量K标记的组.该算法迭代地工作基于所提供的特征,将每个数据点分配给K个组中的一个. 基于特征相似性对数据点进行聚类. K均值聚类算法的结果是: 1.K簇的质心,可用于标记新数据 2.训练数据的标签(每个数据点分配给一个集群) 二.应用简介 K均值聚类算法用于查找未在数据中明确标记的组.这可用于

Sklearn K均值聚类

## 版权所有,转帖注明出处 章节 SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 到目前为止,我们已经非常深入地了解了数据集,并且把它分成了训练子集与测试子集. 接下来,我们将使用聚类方法训练一个模

K均值聚类算法

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.聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类.每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算.这个过程将不断重复直到满足某个终止条件.终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小.

第十篇:K均值聚类(KMeans)

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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