kmean均值算法是一种最常见的聚类算法.算法实现简单,效果也比较好.kmean算法把n个对象划分成指定的k个簇,每个簇中所有对象的均值的平均值为该簇的聚点(中心). k均值算法有如下五个步骤: 随机生成最初始k个簇心.可以从样本中随机选择,也可以根据样本中每个特征的取值特点随机生成. 对每个样本计算到每个簇心的欧式距离,将样本划分到欧氏距离最小的簇心(聚点). 对划分到同一个簇心(聚点)的样本计算平均值,用均值更新簇心(聚点) 若某些簇心(聚点)发生变化,转到2:若所有的聚点都没有变化,转5…

转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html k-mean算法与EM K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后…

转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html k-mean算法与EM K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后…

1. 聚类(Clustering) 1.1 无监督学习: 简介 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数.与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的: 在非监督学习中,我们需要将一系列无标签的训练数据,输入到一个算法中,然后我们告诉这个算法,快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据.我们可能需要某种算法帮助我们寻找一种结构.图上的数…

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一…

从前也练习使用过OpenCV的Kmean算法,但是那版本低,而且也是基于C的开发.这两天由于造论文的需要把它重新翻出来在研究一下C++,发现有了些改进 kmeans C++: doublekmeans(InputArraydata, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteriacriteria, int attempts, int flags, OutputArraycenters=noArray() ) data:输入样本,要分类的对象,浮点…

运用三角不等式加速Kmeans聚类算法 引言:最近在刷<数据挖掘导论>,第九章, 9.5.1小节有提到,可以用三角不等式,减少不必要的距离计算,从而达到加速聚类算法的目的.这在超大数据量的情况下,尤为重要.但是书中并没有给出解释和证明.本文以k-means聚类算法为代表,讲解下怎么利用三角不等式减少计算过程. 三角不等式 任一三角形,两边之和大于第三边,两边之差小于第三边.可以从欧式距离扩展到多维欧几里得空间:设任意三个向量a,b,c.d(x,y)代表x,y在空间上的距离,则三角不等式满足:…

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/82c3ef86303321055eb10f7e100eb84b.html PIC算法   幂迭代聚类      PIC算法全称Power iteration clustering 幂迭代聚类 1.谱聚类    幂迭代聚类的前身--谱聚类,基于图论的计算方法.(可以用点来表示对象,对象之间的关系用连线表示,Neo4j 图数据库,用来做用户与用户之间的关系,它可以存两个对象之间的关系,它是半开源的单机版免费,集…

基于划分方法聚类算法R包: K-均值聚类(K-means)                   stats::kmeans().fpc::kmeansruns() K-中心点聚类(K-Medoids)               cluster::pam() .fpc::pamk() 层次聚类                                stats::hclust().BIRCH.CURE 密度聚类                                fpc::DBS…

它与K-mean算法原理上是类似的: K-mean 算法: (之前写过:http://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6132362.html) 对于初始化的类别中心,可以看作初化的字典(每一列为一个类别中心): 而每一样本的表示可以用一个稀疏向量表示(此向量只有对应的类别为1,其余为0) K-svd算法: http://blog.csdn.net/garrison2012/article/details/48135619 http://blog.csdn.net/abcje…