[数据挖掘] - 聚类算法：K-means算法理解及SparkCore实现

【[数据挖掘] - 聚类算法：K-means算法理解及SparkCore实现】的更多相关文章

第4章最基础的分类算法-k近邻算法

思想极度简单应用数学知识少效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程 distances = [] for x_train in X_train: d=sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) distances.append(d) distances=[sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) for x_train in X_train] 可以说kNN是一个不需要训练过程的算法 K近邻算法是非常特殊的,可…

聚类算法：K-means 算法(k均值算法)

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\|…

机器学习(四) 机器学习(四) 分类算法--K近邻算法 KNN (下)

六.网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数七.数据归一化 Feature Scaling 解决方案:将所有的数据映射到同一尺度八.scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py import numpy as np class StandardScaler: def __init__(self): self.mean_ = None self.scale_ = None def fit(self, X): """根据训练数据集X获得数据的均…

机器学习(四) 分类算法--K近邻算法 KNN (上)

一.K近邻算法基础 KNN------- K近邻算法--------K-Nearest Neighbors 思想极度简单应用数学知识少 (近乎为零) 效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 实现我们自己的 kNN 创建简单测试用例 raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381], [3.110073483,…

python 机器学习（二）分类算法-k近邻算法

一.什么是K近邻算法? 定义: 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 来源: KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法. 计算距离公式: 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 比如说,a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3) 欧式距离二.K近邻算法的实现 sk-learn近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_nei…

分类算法----k近邻算法

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中.根据这个说法,咱们来看下引自维基百科上的…