K-means 和 EM 比较 - 相关文章

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KNN 与 K - Means 算法比较

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…

软件——机器学习与Python，聚类，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…

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Mixtures of Gaussians and the EM algorithm

网易公开课,第12,13课 notes,7a, 7b,8 从这章开始,介绍无监督的算法对于无监督,当然首先想到k means, 最典型也最简单,有需要直接看7a的讲义 Mixtures of Gaussians 如果要理解Mixtures of Gaussians,那先回去复习一下Gaussians Discriminant Analysis,高斯判别分析首先高斯判别分析是生成算法, 所以不会直接拟合p(y|x), 而是拟合p(x|y)p(y), 即p(x,y) p(y)符合伯努力分布,…

Weka中EM算法详解

private void EM_Init (Instances inst) throws Exception { int i, j, k; // 由于EM算法对初始值较敏感,故选择run k means 10 times and choose best solution SimpleKMeans bestK = null; double bestSqE = Double.MAX_VALUE; for (i = 0; i < 10; i++) { SimpleKMeans sk = new Sim…

快速查找无序数组中的第K大数？

1.题目分析: 查找无序数组中的第K大数,直观感觉便是先排好序再找到下标为K-1的元素,时间复杂度O(NlgN).在此,我们想探索是否存在时间复杂度 < O(NlgN),而且近似等于O(N)的高效算法. 还记得我们快速排序的思想麽?通过“partition”递归划分前后部分.在本问题求解策略中,基于快排的划分函数可以利用“夹击法”,不断从原来的区间[0,n-1]向中间搜索第k大的数,大概搜索方向见下图: 2.参考代码: #include <cstdio> #define swap(x,y…

高斯混合模型参数估计的EM算法

# coding:utf-8 import numpy as np def qq(y,alpha,mu,sigma,K,gama):#计算Q函数 gsum=[] n=len(y) for k in range(K): gsum.append(np.sum([gama[j,k] for j in range(n)])) return np.sum([g*np.log(ak) for g,ak in zip(gsum,alpha)])+\ np.sum([[np.sum(gama[j,k]*(np.…

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网络费用流-最小k路径覆盖

numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)返回和原矩阵一样形状的1矩阵

当我们在谈论kmeans（2）

当我们在谈论kmeans（3）