聚类的核心概念是相似度或距离,有很多相似度或距离的方法,比如欧式距离.马氏距离.相关系数.余弦定理.层次聚类和K均值聚类等 1. K均值聚类思想   K均值聚类的基本思想是,通过迭代的方法寻找K个簇的一种划分方案,使得聚类结果对应的代价函数最小,特别地,代价函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和\[J(c,\sigma) = \sum_{i=1}^M{||x_i - \sigma_{c_i}||}^2\] 其中\(x_i\)代表第i个样本点,\(c_i\)是\(x_i\)所属于的…

[如何正确使用「K均值聚类」? 1.k均值聚类模型 给定样本,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中,每个样本到其所属类的中心的距离最小,每个样本只能属于一个类.用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值聚类就是一个从样本到类的函数. 2.k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数. 首先,计算样本之间的距离,这里选欧氏距离平方. 然后定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数 其中为第l个类的均值或中心 ,是指示函数,取值1或…

一:一般K均值聚类算法实现 (一)导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(filename): dataSet = np.loadtxt(filename) return dataSet (二)计算两个向量之间的距离 def distEclud(vecA,vecB): #计算两个向量之间距离 return np.sqrt(np.sum(np.power(vecA-vecB,))) (三)随机初…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17590137 机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来…

k-均值聚类是非监督学习的一种,输入必须指定聚簇中心个数k.k均值是基于相似度的聚类,为没有标签的一簇实例分为一类. 一 经典的k-均值聚类 思路: 1 随机创建k个质心(k必须指定,二维的很容易确定,可视化数据分布,直观确定即可): 2 遍历数据集的每个实例,计算其到每个质心的相似度,这里也就是欧氏距离:把每个实例都分配到距离最近的质心的那一类,用一个二维数组数据结构保存,第一列是最近质心序号,第二列是距离: 3 根据二维数组保存的数据,重新计算每个聚簇新的质心: 4 迭代2 和 3,直到收敛…

python3 学习使用api 使用了网上的数据集,我把他下载到了本地 可以到我的git中下载数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics ''' k均值算法: 1 随机选择k个样本作为k个类别的中心 2 从k个样本出发,选取最近的样…

接下来就要说下无监督机器学习方法,所谓无监督机器学习前面也说过,就是没有标签的情况,对样本数据进行聚类分析.关联性分析等.主要包括K均值聚类(K-means clustering)和关联分析,这两大类都可以说的很简单也可以说的很复杂,学术的东西本身就一直在更新着.比如K均值聚类可以扩展一下形成层次聚类(Hierarchical Clustering),也可以进入概率分布的空间进行聚类,就像前段时间很火的LDA聚类,虽然最近深度玻尔兹曼机(DBM)打败了它,但它也是自然语言处理领域(NLP:Nat…

K均值聚类是一种应用广泛的聚类技术,特别是它不依赖于任何对数据所做的假设,比如说,给定一个数据集合及对应的类数目,就可以运用K均值方法,通过最小化均方误差,来进行聚类分析. 因此,K均值实际上是一个最优化问题.在一些已知的文献中论述了K均值聚类的一下一些缺点: K均值假设每个变量的分布是球形的: 所有的变量具有相同的方差: 类具有相同的先验概率,要求每个类拥有相同数量的观测: 上述三条任何一条不满足,K均值算法即失效了 对于要求具有相同的先验概率这一条件,个人不是太赞同.在我看来,K均值的计算过…

1 K均值聚类 K均值聚类是一种非监督机器学习算法,只需要输入样本的特征 ,而无需标记. K均值聚类首先需要随机初始化K个聚类中心,然后遍历每一个样本,将样本归类到最近的一个聚类中,一个聚类中样本特征值的均值作为这个聚类新的聚类中心,聚类中心的改变,又会改变样本的类别,如此循环往复,直至每一个样本的类别稳定后,也就是聚类中心不再改变是,完成. 我还是以我们熟悉地鸢尾花数据集来举例子 2 对样本进行聚类 sklearn对于所有的机器学习算法有一个一致的接口,一般需要以下几个步骤来进行学习 初始化分…

顾名思义,k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术,即将数据分割成指定数量的几个类,揭示数据的内在性质及规律. 我们知道,在机器学习中,有三种不同的学习模式:监督学习.无监督学习和强化学习: 监督学习,也称为有导师学习,网络输入包括数据和相应的输出标签信息.例如,在 MNIST 数据集中,手写数字的每个图像都有一个标签,代表图片中的数字值. 强化学习,也称为评价学习,不给网络提供期望的输出,但空间会提供给出一个奖惩的反馈,当输出正确时,给网络奖励,当输出错误时就惩罚网络. 无监督学习,也称为无导师学…