Random Initialization for K-Means

K-means是一种聚类算法: 这里运用k-means进行31个城市的分类 城市的数据保存在city.txt文件中,内容如下: BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64TianJin,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08HeBei,1495.63,515.90,362.37,285.32,272.95,540.58,364.91,188.63

Θ应初始化为什么值 当我们是用logistic regression算法时,将θ初始化为0是可以的:但是如果在神经网络里面,将θ初始化为0是不可行的 若将Θ初始化为0的后果-the problem of symmetry ways 当Θ初始化为0后,蓝色线上的两个weights是相等的,红色线上的两个weights也是相等的,绿色线上的两个weights也是相等的,这样a1(2)=a2(2),同样δ1(2)=δ2(2),然后对的两个蓝色线上的Θ求导后值也相等,即经过一次update后,a1(2)

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-me

参考:1.官网:2.别人的 以下是random模块的方法: 1 random.seed(a=None, version=2) # 初始化伪随机数生成器.如果未提供a或者a=None,则使用系统时间为种子.如果a是一个整数,则作为种子. 2 random.getstate() # 返回一个当前生成器的内部状态的对象 3 random.setstate(state) # 传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象,使得生成器恢复到这个状态. 4 random.getrandbits(k) #

Welcome to the first assignment of "Improving Deep Neural Networks". Training your neural network requires specifying an initial value of the weights. A well chosen initialization method will help learning. If you completed the previous course o

方法: k之前的先排序,最大值给k. 之后的逐个比较,大于k直接覆盖,否则k不变. 代码:      package com.Edward.suanfa; import java.util.Random; class getmax{ int getmax_(int a[],int k){//数组a[],k为指定最大值 int max=a[0]; int temp; int len=a.length-1; for(int i=0;i<=k;i++){ if(max>a[i]){ temp=a[i

参考资料:Python 2.7.7 documentation 参考工具:http://translate.google.cn/ random模块学习 一.Bookkeeping functions(几乎没看懂)     random.seed([x]) Initialize the basic random number generator     random.getstate() Return an object capturing the current internal state o

Python中的random模块用于生成随机数. random.random 函数原型 random.random() 生成一个范围在[0,1)的随机浮点数. import random print random.random() random.uniform 函数原型 random.uniform(a,b) 生成一个指定范围内的随机浮点数,两个参数一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成的随机数范围在[b,a].否则, 范围在[a,b]. import random print rand

Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成的随机数n: b <= n <= a.如果 a <