肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数,将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions),那么,对于一个簇,它的畸变程度越低,代表簇内成员越紧密,畸变程度越高,代表簇内结构越松散. 畸变程度会随着类别的增加而降低,但对于有一定区分度的数据,在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善,之后缓慢下降,这个临界点就可以考虑为聚类性能较好的点. import pandas as pd from sklearn.cl…
关于如何选择Kmeans等聚类算法中的聚类中心个数,主要有以下方法(译自维基): 1. 最简单的方法:K≍sqrt(N/2) 2. 拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用BIC.DIC等决策:即使没有似然函数,如KMean,也可以搞一个假似然出来,例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方法(Jump法),计算一个di…
K-Means需要设定一个簇心个数的参数,现实中,最常用于确定K数的方法, 其实还是人手工设定.例如,当我们决定将衣服做成几个码的时候,其实就是在以 人的衣服的长和宽为为特征进行聚类.所以,弄清楚我们更在意的是什么,能够 引导选择更合适的K值. 有种方法能自动决定K值,也就是所谓的Elbow Method(DIVFRP层次聚类etc.). 它的idea是将不同K值及其相对应的cost function值画出来,将转折明显的地方K值设置 为最合适的K.如图: 但实际上,它并不是总是好用的.有时整个…
2019-11-09 20:11:26为方便自己收藏学习,转载博文from:https://blog.csdn.net/llhwx/article/details/102652798 knn算法是指对预测集中的每一个图像与训练集中的所有图像比较,寻找出在训练集中与这一张预测图片最接近的图像,将该图像的标签给这张预测图片.实施的方法为图像矩阵相减并取绝对值,然后将得到的像素矩阵各元素相加,找到结果中的最小值,我们说产生这个最小值的图像与该预测图像最接近. 上面所说的是knn算法中当k值等于1的一种…
import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt c1x = np.random.uniform(0.5, 1.5, (1, 10)) c1y = np.random.uniform(0.5, 1.5, (1, 10)) c2x = np.random.uniform(3.5, 4.5, (1,…
0 K-means算法简介 K-means是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一. K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法过程如下:   1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2-3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束     参考…
由排序问题可以引申出选择问题,选择问题就是选择并返回数组中第k小的数,如果把数组全部排好序,在返回第k小的数,也能正确返回,但是这无疑做了很多无用功,由上篇博客中提到的快速排序,稍稍修改下就可以以较小的时间复杂度返回正确结果. 代码如下: #include<iostream> using namespace std; #define Cutoff 3 int A[13] = {81,94,11,96,12,35,17,95,28,58,41,75,15}; void Swap(int &…
一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝…
欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入.我的博客写一些自己用得到东西,并分享给大家,如果有问题欢迎留言与我讨论:) Kmeans聚类方法是(我认为)最广泛使用以及稳定.有效的聚类方法.聚类是无监督学习方法,不需要对数据本身的标签有任何了解.如果你不是很理解kmeans算法本身,建议随便找一本数据挖掘/机器学习的书来看一看,或者看下baidu[1]的内容基本就能理解. Kmea…
kmeans 中k值一直是个令人头疼的问题,这里提出几种优化策略. 手肘法 核心思想 1. 肉眼评价聚类好坏是看每类样本是否紧凑,称之为聚合程度: 2. 类别数越大,样本划分越精细,聚合程度越高,当类别数为样本数时,一个样本一个类,聚合程度最高: 3. 当k小于真实类别数时,随着k的增大,聚合程度显著提高,当k大于真实类别数时,随着k的增大,聚合程度缓慢提升: 4. 大幅提升与缓慢提升的临界是个肘点: 5. 评价聚合程度的数学指标类似 mse,均方差,是每个类别的样本与该类中心的距离平方和比上样…
kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导…
本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著,王斌翻译的<大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理>一书. KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数. KMeans算法本…
议题:快速排序实现之五(非递归实现,短序列优先处理,减少递归栈大小) 分析: 算法原理:此算法实现适用于系统栈空间不足够快速排序递归调用的需求,从而使用非递归实现快速排序算法:使用显示下推栈存储快速排序中的每一次划分结果 (将left和right都压入堆栈),并且首先处理划分序列较短的子序列(也就是在得到一次划分的左右部分时,首先将长序列入栈,然后让段序列入栈), 这样可以保证当快速排序退化的线性效率的时候,栈大小仍旧在㏒N范围内.算法策略类似于最小子树优先遍历规则: 弱势:当序列已经就绪,每次…
作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客:http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 自定义排序 日期 题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/the-k-strongest-values-in-an-array/ 题目描述 给你一个整数数组 arr 和一个整数 k . 设 m 为数组的中位数,只要满足下述两个前提之一,就可以判定 arr[i] 的值比 arr[j] 的值更强: |arr[i] - m…
本文为大家介绍下使用jquery改变class属性的值,通过removeClass.addClass实现,具体如下,感兴趣的朋友可以学习下jquery改变class属性的值 $("#top_sta").removeClass().addClass("top_tab no_current"); 1.先找到块所在的div.p的位置 2.移除原来的class属性,remove("***")表示移除class中的***,remove()表示移除class…
Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic…
那就从k-means开始吧 对于机器学习的新手小白来说,k-means算法应该都会接触到吧.传统的k-means算法是一个硬聚类(因为要指定k这个参数啦)算法.这里利用百度的解释 它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数. 看上去好难懂,实际上任务就是要聚类,然后将相关的点聚成一堆嘛.这里我们可以给出…
关于K聚类,我曾经在一篇博客中提到过,这里简单的做个回顾. KMeans的步骤以及其他的聚类算法 K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算 其他聚类算法:二分K-均值 讲解一下步骤,其实就是说明一下伪代码 随机选择k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 OpenCV中使用cv2.kmeans()对数据进行分…
问题描述:给定一系列数{a1,a2,...,an},这些数无序的,现在求第k大的数. 看到这个问题,首先想到的是先排序,然后直接输出第k大的数,于是得到啦基于排序的算法 算法一: #include<iostream>#include<algorithm>using namespace std;bool cmp(int a, int b){ return a > b; }int main(){ int k; int a[9] = { 6, 5, 9, 8, 2, 1, 7, 3…
[经典算法题]寻找数组中第K大的数的方法总结 责任编辑:admin 日期:2012-11-26   字体:[大 中 小] 打印复制链接我要评论   今天看算法分析是,看到一个这样的问题,就是在一堆数据中查找到第k个大的值.   名称是:设计一组N个数,确定其中第k个最大值,这是一个选择问题,当然,解决这个问题的方法很多,本人在网上搜索了一番,查找到以下的方式,决定很好,推荐给大家.       所谓“第(前)k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第(前)k个数的…
Bisecting k-means(二分K均值算法) 二分k均值(bisecting k-means)是一种层次聚类方法,算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二.之后选择能最大程度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇.以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目K为止.        以上隐含着一个原则是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值越小表示数据点月接近于它们的质心,聚类效果就越好.所以我们就需要对误差平方和最大的簇进行再一次的划分,因为误差平…
1 简介 我们都知道Map是存放键值对<Key,Value>的容器,知道了Key值,使用方法Map.get(key)能快速获取Value值.然而,有的时候我们需要反过来获取,知道Value值,求Key值. 本文将用实例介绍四种方法,通过传入Value值,获取得到Key值. 2 四种方法 2.1 循环法 循环法就是通过遍历Map里的Entry,一个个比较,把符合条件的找出来.会有三种情况: (1)找到一个值 (2)找到多个值 (3)找不到 具体代码如下: @Test public void lo…
1 简介 我们都知道Map是存放键值对<Key,Value>的容器,知道了Key值,使用方法Map.get(key)能快速获取Value值.然而,有的时候我们需要反过来获取,知道Value值,求Key值. 本文将用实例介绍四种方法,通过传入Value值,获取得到Key值. 2 四种方法 2.1 循环法 循环法就是通过遍历Map里的Entry,一个个比较,把符合条件的找出来.会有三种情况: (1)找到一个值 (2)找到多个值 (3)找不到 具体代码如下: @Test public void lo…
题目 给定一个 n x n 矩阵,其中每行和每列元素均按升序排序,找到矩阵中第k小的元素. 请注意,它是排序后的第k小元素,而不是第k个元素. 示例: matrix = [ [ 1, 5, 9], [10, 11, 13], [12, 13, 15] ], k = 8, 返回 13. 说明: 你可以假设 k 的值永远是有效的, 1 ≤ k ≤ n2 . 解答 这个问题和Leetcode 215笔记非常相似,可以用相同的几种思路解决掉.其中BFPRT时间复杂度O(N) 但这个题的输入是一个有序的矩…
问题描述: 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 面试中常考的问题之一,同时这道题由于解法众多,也是考察时间复杂度计算的一个不错的问题. 1,选择排序 利用选择排序,将数组中最大的元素放置在数组的最前端,然后第k次选择的最大元素就是第K大个元素,直接根据索引返回结果即可. public class Select { public static void main(String[] args) { int[]…
前言: 我们已经介绍了二叉搜索树的相关特性,以及如何在二叉搜索树中实现一些基本操作,比如搜索.插入和删除.熟悉了这些基本概念之后,相信你已经能够成功运用它们来解决二叉搜索树问题. 二叉搜索树的有优点是,即便在最坏的情况下,也允许你在O(h)的时间复杂度内执行所有的搜索.插入.删除操作. 通常来说,如果你想有序地存储数据或者需要同时执行搜索.插入.删除等多步操作,二叉搜索树这个数据结构是一个很好的选择. 一个例子 问题描述:设计一个类,求一个数据流中第k大的数. 一个很显而易见的解法是,先将数组降…
Kmeans算法(K均值算法) KMeans算法是典型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. 如何定义两个样本的相似: 两个样本在欧式空间中的距离 引入新概念: Cluster: 表示一个簇 centroid: 表示当前簇的中心 算法步骤 : 1.随机从数据集中选取k个样本当做centroid 2.对于数据集中的每个点,计算它距离每个centroid的距离,并把它归…
Given a n x n matrix where each of the rows and columns are sorted in ascending order, find the kth smallest element in the matrix. Note that it is the kth smallest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example: matrix = [ [ 1, 5…
Find the kth largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element. For example, Given [3,2,1,5,6,4] and k = 2, return 5. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ array'…
C++ 11 中的右值引用 右值引用的功能 首先,我并不介绍什么是右值引用,而是以一个例子里来介绍一下右值引用的功能: #include <iostream>    #include <vector>    using namespace std;    class obj    {    public :        obj() { cout << ">> create obj " << endl; }        ob…