聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法,它在数据科学领域应用场景很广泛,比如基于用户购买行为.兴趣等来构建推荐系统. 核心思想可以理解为,在给定的数据集中(数据集中的每个元素有可被观察的n个属性),使用聚类算法将数据集划分为k个子集,并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低,而不同子集元素的差异度尽可能高.简而言之,就是通过聚类算法处理给定的数据集,将具有相同或类似的属性(特征)的数据划分为一组,并且不同组之间的属性相差会比较大. K-Means算法是聚类算法中应用比较广泛的一种聚类算法…

1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib.MLI.ML Optimizer. ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over feature extractors and ML algorithms included inMLI and…

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵K 表示将X划分为几类,为整数Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号…

本人以前主要focus在传统音频的软件开发,接触到的算法主要是音频信号处理相关的,如各种编解码算法和回声消除算法等.最近切到语音识别上,接触到的算法就变成了各种机器学习算法,如GMM等.K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的.今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现.其中基本原理简述(主要是因为:1,K-means比较简单:2,网上有很多讲K-means基本原理的),重点放在代码实现上. 1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clu…

Spark - Clustering 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-clustering.html 这部分介绍MLlib中的聚类算法: 目录: K-means: 输入列: 输出列: Latent Dirichlet allocation(LDA): Bisecting k-means: Gaussian Mixture Model(GMM): 输入列: 输出列: K-means k-means是最常用的聚类算法之一,它将数据聚集到预先设定…

原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning),相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋.然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作,需要充足的知识储备,如概率论,数理统计,数值逼近,最优化理论等.机器学习旨在使计算机具有人类一样的学习能力和模仿能力,这也是实现人工智能的核心思想和方法.传统的机器学习算法,由于技术和…

一.简介 KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值. 二.步骤 1.为待聚类的点寻找聚类中心. 2.计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到该点最近的聚类中. 3.计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心. 4.反复执行步骤2,3,直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类迭代次数达到要求为止. 三.演示 四.初始中心点选择 1…

聚类和分类是机器学习中两个常用的算法,聚类将数据分开为不同的集合,分类对新数据进行类别预测,下面将就两类算法进行介绍. 1. 聚类和分类(1)什么是聚类 聚类( Clustering)指将数据对象分组成为多个类或者簇( Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大.其实,聚类在人们日常生活中是一种常见行为,即所谓的“物以类聚,人以群分”,其核心思想在于分组,人们不断地改进聚类模式来学习如何区分各个事物和人.(2)什么是分类 数据仓库.数据库或者其…

K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是一样的) 1.概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大. 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 2.核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小. k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开. k-means算…

由于实验室任务方向变更,本文不再更新~ 有段时间没有操作过,发现自己忘记一些步骤了,这篇文章会记录相关步骤,并随时进行补充修改. 1 基础步骤,即相关环境部署及数据准备 数据文件类型为.csv文件,excel直接另存为即可,以逗号为分隔符 2 IDEA编辑代码,打jar包 参考以下链接: IntelliJ IDEA Windows下Spark开发环境部署 IDEA开发Spark的漫漫摸索(一) IDEA开发Spark的漫漫摸索(二) k-means聚类代码参考: package main.sca…