1.用python实现K均值算法 import numpy as np x = np.random.randint(1,100,20)#产生的20个一到一百的随机整数 y = np.zeros(20) k = 3 print(x) print(y) def initcenter(x,k):#初始化聚类中心数组 return x[0:k].reshape(k) kc = initcenter(x,k) print(kc) def nearest(kc, i):#定义函数求出kc与i之差最小的数的坐…

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label…

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() x = iris.data[:,1] y = np.zeros(150) def initcenter(x,k): #初始聚类中心数组 return x[0:k].reshape(k) def nearest(kc,i): #数组中的值,与聚类中心最小距离所在类别的索引号 d = (abs(kc-i)) w = np.where(d == np…

import numpy as np x = np.random.randint(1,100,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 def initcenter(x,k): return x[:k] kc = initcenter(x,k) kc def nearest(kc,i): d=(abs(kc-i)) w=np.where(d==np.min(d)) return w[0][0] kc = initcenter(x,k) nearest(kc,56) def x…

K-means算法很简单,它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧,利用欧式距离进行聚合啦. 解决的问题如图所示哈:有一堆没有标签的训练样本,并且它们可以潜在地分为K类,我们怎么把它们划分呢?     那我们就用K-means算法进行划分吧. 算法很简单,这么做就可以啦: 第一步:随机初始化每种类别的中心点,u1,u2,u3,--,uk; 第二步:重复以下过程: 然后 ,就没有然后了,就这样子. 太简单, 不解释.…

k-means算法:      第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心.      第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中的某一个$z_j(1)$.假设$i=j$时, \[D_j (k) = \min \{ \left\| {x - z_i (k)} \right\|…

python大战机器学习——聚类和EM算法   注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程.…

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…

K均值算法(K-means)聚类 [关键词]K个种子,均值 一.K-means算法原理 聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中. K-Means算法是一种聚类分析(cluster analysis)的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Mea…

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…