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K-means algorithm initialize K-means算法中有一步为随机初始化cluster centroids,这步如何进行,我们将介绍一种运行比较好的方法,这种方法比其它初始化的方法都好 如何random initialize 如右图所示,两个不同的random initialize,可能会得到两种不同的聚类结果,特别是可能会得到局部最优 什么是局部最优 如图所示,我们有三种不同的initialize cluster centroids的点(叉叉表示),从而得到了三种不同的…
一.K均值算法的优化目标 K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,因此 K-均值的代价函数(又称畸变函数 Distortion function)为: 其中…
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…
K-Means的中心初始化惯用方式是随机初始化.也就是说:从training set中随机挑选出K个 作为中心,再进行下一步的K-Means算法. 这个方法很容易导致收敛到局部最优解,当簇个个数(K)较小(2<K<10)时,我们可以重复 多次K-Means,记录下他们的每个的cost function的值(如下图),其中cost function最小的便是 最优聚类结果了.   …
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)…
声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Initialization 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…
笔记-python-standard library-9.6 random 1.      random source code:Lib/random.py 1.1.    functions for integers random.randrange(stop) random.randrange(start, stop[, step]) 从range(start, stop, step)中返回一个随机选择的元素.注意并不会生成一个range对象. random.randint(a,b) ret…
random.random() 返回[0,1)之间的浮点数 random.randrange(stop)  /  random.randrange(start,stop[,step]) 返回[0,stop) / [start,stop)且步长为step的整数 random.randint(start,stop) 返回[start,stop]之间的整数 random.choice(seq) 随机返回一个序列内的值 random.shuffle(seq) 随机打乱序列的排序 import rando…