由于今年暑假在学习一些自然语言处理的东西,发现网上对k-means的讲解不是很清楚,网上大多数代码只是将聚类结果以图片的形式呈现,而不是将聚类的结果表示出来,一下代码将老师给的代码和网上的代码结合了一下,由于网上有许多关于k-means算法基础知识的讲解,因此我在这里就不多讲解了,想了解详细内容的,大家可以自行百度,在这里我只把我的代码给大家展示一下.k-means方法的缺点是k值需要自己找,大家可以多换换k值,看看结果会有什么不同 # coding: utf-8import sysimport…

KMeans方法概述 . 无监督学习方法 . 分类问题,输入分类数目,初始化中心位置 . 硬分类方法,以距离度量 . 迭代分类为聚类    //---------- //迭代算法的终止准则 //---------- TermCriteria( int type, //type=TermCriteria::MAX_ITER/TermCriteria::COUNT 迭代到最大迭代次数终止 //type= TermCriteria::EPS 迭代到阈值终止 //type= TermCriteria::…

基本Kmeans算法介绍及其实现 http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8243404/ kmeans++ http://www.52ml.net/1695.html…

”“”K-Means to realize Image segmentation “”“ import numpy as np import PIL.Image as image from sklearn.cluster import KMeans #Define loadDato to solve my image def loadData(filePath): f = open(filePath,'rb')#deal with binary data = [] img = image.ope…

准确的客户分类的结果是企业优化营销资源的重要依据,本文利用了航空公司的部分数据,利用Kmeans聚类方法,对航空公司的客户进行了分类,来识别出不同的客户群体,从来发现有用的客户,从而对不同价值的客户类别提供个性化服务,指定相应的营销策略. 一.分析方法和过程 1.数据抽取——>2.数据探索与预处理——>3.建模与应用 传统的识别客户价值应用最广泛的模型主要通过3个指标(最近消费时间间隔(Recency).消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary))来进行客户细分,识别出价值高…

Posted: Oct 14, 2013 Tags: clusterHadoopkmeansMahoutR聚类 Comments: 13 Comments Mahout分步式程序开发 聚类Kmeans Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra…

这节继续上节的KMeans进行介绍,上节主要是对模糊KMeans方法的原理做了介绍,没有实践印象总是不深刻,前段时间有个师姐让我帮着写了个模糊KMeans的算法,今天就拿她给出的例子来对这个方法做个实践讲解.她给的数据是n个行业在m年内的资源消耗参数,想通过FCM算法对这些行业进行聚类,从而在能耗上对它们进行分类.处理的数据很简单,所以用FCM这种简单的聚类算法就足可以达到要求了.给出数据的一角: 具体处理过程我就不啰嗦了,核心思想就是FCM算法,给出一个具体的流程图 根据步骤我将算法实现分成了…

对Kmeans方法相信大家都会不陌生,这是一种广泛被应用的基于划分的聚类算法.首先对它的核心思想做一个简单的介绍: 算法把n个向量xj(1,2…,n)分为c个组Gi(i=1,2,…,c),并求每组的聚类中心,使得非相似性(或距离)指标的价值函数(或目标函数)达到最小.当选择欧几里德距离为组j中向量xk与相应聚类中心ci间的非相似性指标时,价值函数可定义为:      (1.1) 这里Ji是组i内的价值函数.这样Ji的值依赖于Gi的几何特性和ci的位置.一般来说,可用一个通用距离函数d(xk,ci…

动态聚类:K-means方法 动态聚类:K-means方法 算法 选择K个点作为初始质心 将每个点指派到最近的质心,形成K个簇(聚类) 重新计算每个簇的质心 重复2-3直至质心不发生变化 kmeans()函数 > X=iris[,1:4]> km=kmeans(X,3)> kmK-means clustering with 3 clusters of sizes 62, 50, 38Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length…

本系列意在长期连载分享,内容上可能也会有所删改: 因此如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/(暂时公式显示有问题) 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans:总结 概述 通过前面阅读K-means相关论文,大致能梳理出K-means算法发展过程中的一些轨迹.由于本人所阅读的仅仅是一部分,因此还会有更多的方面,欢迎大家补充(补充时请给出具体例子). K-means算法的提出 对K-means算法的性质进行分析的文章相继发…

原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning),相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋.然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作,需要充足的知识储备,如概率论,数理统计,数值逼近,最优化理论等.机器学习旨在使计算机具有人类一样的学习能力和模仿能力,这也是实现人工智能的核心思想和方法.传统的机器学习算法,由于技术和…

简介 K近邻法(knn)是一种基本的分类与回归方法.k-means是一种简单而有效的聚类方法.虽然两者用途不同.解决的问题不同,但是在算法上有很多相似性,于是将二者放在一起,这样能够更好地对比二者的异同. 算法描述 knn 算法思路: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. k近邻模型的三个基本要素: k值的选择:k值的选择会对结果产生重大影响.较小的k值可以减少近似误差,但是会增加估计误差:较大的k值可以减小估计误差,但…

代码如下: """ 下面的方法是用kmeans方法进行聚类,用calinski_harabaz_score方法评价聚类效果的好坏 大概是类间距除以类内距,因此这个值越大越好 """ import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from skle…

本文介绍无监督学习算法,无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类,常见的无监督学习就是聚类算法. 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型.而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类: 1)将模型结果与某个参考模型(或者称为外部指标)进行对比,私认为这种方法用的比较少,因为需要人为的去设定外部参考模型. 2)另一种是直接使用模型的内部属性,比如样本之间的距离(闵可夫斯基距离)来作为评判指标,这类称为内…

聚类的基本思想 俗话说"物以类聚,人以群分" 聚类(Clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning),简单地说就是把相似的对象归到同一簇中.簇内的对象越相似,聚类的效果越好. 定义:给定一个有个对象的数据集,聚类将数据划分为个簇,而且这个划分满足两个条件:(1)每个簇至少包含一个对象:(2)每个对象属于且仅属于一个簇. 基本思想:对给定的,算法首先给出一个初始的划分方法,以后通过反复迭代的方法改变划分,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次更好. 监…

K-means方法及其应用 1.K-means聚类算法简介: k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低.主要处理过程包括: 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心. 2.对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇. 3.对每个簇,计算所有点的均值作为新的聚类中心. 4.重复2.3直到聚类中心不再发生改变. 举例:对于A.B.C.D.E这5个点,我们先随机选择两个点作为簇中心点,标记为红色和黄色,对于第一次聚类结果,我们分别计算所有的…

文章内容转载自:http://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/55051306                                http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50570824 -------------------------------------------------------------------------------------------…

一.层次聚类 1.层次聚类的原理及分类 1)层次法(Hierarchicalmethods)先计算样本之间的距离.每次将距离最近的点合并到同一个类.然后,再计算类与类之间的距离,将距离最近的类合并为一个大类.不停的合并,直到合成了一个类.其中类与类的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离法,类平均法等.比如最短距离法,将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离. 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为:自下底向上和自上向下,即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法(agglomerat…

K-means的缺点(优化不仅仅是最小化误差) #转载时,请注明英文原作David Robinson,译者Ding Chao.# 我最近遇到一个交叉验证的问题,我认为这个给我提供了一个很好的机会去用“R”和“ggplot2”探索下K-means算法的一些基本假设. K-means方法广泛用于聚类分析.可是在我看来,这个算法不需要任何假设啊,也就是说,给我一个数据集和一个预先指定的聚类数目k,然后我就可以应用这个算法去最小化SSE(误差平方和)就行了嘛. 恩..所以K-means本质上是一个优化问…

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM).        基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture  …

华盛顿大学 machine learning 笔记. K-means algorithm 算法步骤: 0. 初始化几个聚类中心 (cluster centers)μ1,μ2, … , μk 1. 将所有数据点分配给最近的聚类中心; 2. 将每个聚类中心的值改成分配到该点所有数据点的均值; 3. 重复1-2步骤,直到收敛到局部最优(local optimium). #输入: #数据集 data #集群数 k #初始集群中心组 initial_centroids #最多循环次数 maxiter #输…

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类…

Bisecting k-means(二分K均值算法) 二分k均值(bisecting k-means)是一种层次聚类方法,算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二.之后选择能最大程度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇.以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目K为止.        以上隐含着一个原则是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值越小表示数据点月接近于它们的质心,聚类效果就越好.所以我们就需要对误差平方和最大的簇进行再一次的划分,因为误差平…

K-Means方法是MacQueen1967年提出的.给定一个数据集合X和一个整数K(n),K-Means方法是将X分成K个聚类并使得在每个聚类中所有值与该聚类中心距离的总和最小. K-Means聚类方法分为以下几步: [1] 给K个cluster选择最初的中心点,称为K个Means. [2] 计算每个对象和每个中心点之间的距离. [3] 把每个对象分配给距它最近的中心点做属的cluster. [4] 重新计算每个cluster的中心点. [5] 重复2,3,4步,直到算法收敛. 以下几张图动…

一.kmeans聚类: 基本方法流程 1.首先随机初始化k个中心点 2.将每个实例分配到与其最近的中心点,开成k个类 3.更新中心点,计算每个类的平均中心点 4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数 优缺点:该方法简单,执行速度较快.但其对于离群点处理不是很好,这是可以去除离群点.kmeans聚类的主要缺点是随机的k个初始中心点的选择不够严谨,因为是随机,所以会导致聚类结果准确度不稳定. 二.kmeans++聚类: kmeans++方法是针对kmeans的主要缺点进行改进,通过在初始中心点…

1.思路 应用Kmeans聚类时,需要首先确定k值,如果k是未知的,需要先确定簇的数量.其方法可以使用拐点法.轮廓系数法(k>=2).间隔统计量法.若k是已知的,可以直接调用sklearn子模块cluster中Kmeans方法,对数据进行切割. 另外如若数据集不规则,存在量纲上的差异,也需要对其进行标准化处理. 2.数据的标准化处理 (minmax_scale为sklearn子模块processing 中 的函数),第一种方法为压缩变量为mean=0,std=1的无量纲数据,第二种方式会压缩变量…

内容导入: 聚类是无监督学习的典型例子,聚类也能为企业运营中也发挥者巨大的作用,比如我们可以利用聚类对目标用户进行群体分类,把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体,从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化.个性化的运营和服务:还可以利用聚类对产品进行分类,把企业的产品体系进一步细分成具有不同价值.不同目的的多维度的产品组合,在此基础分别制定和相应的开发计划.运营计划和服务规划.这都将提升运营的效率和商业效果. 聚类方法分为基于划分的聚类.基于层次的聚类.基于密度的聚类.基于网络的聚类…

1.利用R内置数据集iris: 2.通过Rserve 包连接tableau,服务器:localhost,默认端口6311: 3.加载数据集iris: 4.编辑字段:Cluster <span style="font-size:18px;">//使用k-means方法对数据进行聚类 SCRIPT_REAL("fit <- kmeans(data.frame(.arg1,.arg2,.arg3,.arg4),centers=3); fit$cluster&quo…

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-maven-eclipse/ 感谢! 用Maven构建Mahout项目 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, B…

整个工程进展到这一步也算是不容易吧,但技术含量也不怎么高,中间乱起八糟的错误太烦人了,不管怎么样,现在面临了最大的困难吧,图像处理算法.算法确实不好弄啊,虽然以前整过,但都不是针对图像的. 现在的图像算法太多了,好像谁都在研究,没有一个统一的路线,看论文也是越看越糊涂,无奈之下还是自己好好学学吧,幸好队友以前也搞过,大家也都愿意参与进来了,很开心! 首先改变下策略吧,之前一直在linux中直接在QT中利用OpenCV库进行图像处理的尝试,但是效率太差了,每次想要结果,都要用板子,所以,现在改用O…