一.引言 K-Means算法是聚类算法中,应用最为广泛的一种.本文基于欧几里得距离公式:d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算二维向量间的距离,作为聚类划分的依据,输入数据为二维数据两列数据,输出结果为聚类中心和元素划分结果.输入数据格式如下: 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 1.0 2.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0 0.0 0.0 2.0 7.0 6.0 7.0 7.0 7.0 8.0 8.0 6.0 8.0 7.0 8.0 8.0 8.0 9…

Python聚类算法之基本K均值实例详解 本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到最近的质心,指派到同一个质心的点集构成一个.然后,根据指派到簇的点,更新每个簇的质心.重复指派和更新操作,直到质心不发生明显的变化.     # scoding=utf-8 import pylab as pl points = [[int(eachpoin…

如果你之前没有学习过K最近邻算法,那今天几张图,让你明白什么是K最近邻算法. 先来一张图,请分辨它是什么水果 很多同学不假思索,直接回答:“菠萝”!!! 仔细看看同学们,这是菠萝么?那再看下边这这张图. 这两个水果又是什么呢? 这就是菠萝与凤梨的故事,下边即将用菠萝和凤梨,给大家讲述怎么用一个算法来知道这是个什么水果的过程,也就是什么是K最近邻算法. (给非吃货同学们补充一个生活小常识,菠萝的叶子有刺,凤梨没有.菠萝的凹槽处是黄色的,而凤梨的凹槽处是绿色的,以后千万不要买错哦!!!) 上边这张图…

# author:sevenduke # 2019-06-11 # 一.交换排序 # 排序算法的温故:冒泡排序 def dubblesort(arr): for i in range(0, len(arr)-1): for j in range(0, len(arr) - 1 - i): if arr[j] > arr[j+1]: #Python的变量并不直接存储值,而只是引用一个内存地址,交换变量时,只是交换了引用的地址. arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第19篇文章,我们来看经典的Apriori算法. Apriori算法号称是十大数据挖掘算法之一,在大数据时代威风无两,哪怕是没有听说过这个算法的人,对于那个著名的啤酒与尿布的故事也耳熟能详.但遗憾的是,随着时代的演进,大数据这个概念很快被机器学习.深度学习以及人工智能取代.即使是拉拢投资人的创业者也很少会讲到这个故事了,虽然时代的变迁令人唏嘘,但是这并不妨碍它是一个优秀的算法. 我们来简单回顾一下这个故事,据说在美国…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第23篇文章,我们今天分享的内容是十大数据挖掘算法之一的CART算法. CART算法全称是Classification and regression tree,也就是分类回归树的意思.和之前介绍的ID3和C4.5一样,CART算法同样是决策树模型的一种经典的实现.决策树这个模型一共有三种实现方式,前面我们已经介绍了ID3和C4.5两种,今天刚好补齐这最后一种. 算法特点 CART称为分类回归树,从名字上我们也看得出来…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 引言 k-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法——kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是非监督学习中的聚类算法:二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别. 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派,指将未标注的样本数据中相似的分为同一类,正所谓“物以类聚,人以群分”嘛.k-means是聚类算法中最为简单.高…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 我特地把PageRank作为[十大经典数据挖掘算法]系列的收尾篇,是因为本人是Google脑残粉.因了PageRank而Google得以成立,因了Google而这个世界变得好了那么一点点. 1. 引言 PageRank是Sergey Brin与Larry Page于1998年在WWW7会议上提出来的,用来解决链接分析中网页排名的问题.…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 前言 分类与回归树(Classification and Regression Trees, CART)是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen与Charles Stone于1984年提出,既可用于分类也可用于回归.本文将主要介绍用于分类的CART.CART被称为数据挖掘…

原文地址:http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141177 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的…