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…

k均值聚类(K-means) 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础--距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法--k均值和k中心点聚类,最…

据我们所知,有‘已知的已知’,有些事,我们知道我们知道:我们也知道,有 ‘已知的未知’,也就是说,有些事,我们现在知道我们不知道.但是,同样存在‘不知的不知’——有些事,我们不知道我们不知道. 上一章中分类和回归都属于监督学习.当目标值是未知时,需要使用非监督学习,非监督学习不会学习如何预测目标值.但是,它可以学习数据的结构并找出相似输入的群组,或者学习哪些输入类型可能出现,哪些类型不可能出现. 5.1 异常检测 异常检测常用于检测欺诈.网络攻击.服务器及传感设备故障.在这些应用中,我们要能够找…

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…

Python实现kMeans(k均值聚类) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 随机初始化聚类中心 cond=>condition: 是否聚类是否变化 op3=>operation: 寻找最近的点加入聚类 op4=>operation: 更新聚类中心 op5=>o…

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…

基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 算法步骤 随机选择k个点作为"中心点" 计算剩余的点到这个k中心点的距离,每个点被分配到最近的中心点组成聚簇 随机选择一个非中心点,用它代替某个现有的中心点,计算这个代换的总代价S 如果S<0,则用代替,形成新的k个中心点集合 重复2,直至中心点集合不发生变化 K中心法的实现:PAM PAM使用离差平方和来计算成本S(类似于ward距离的计算) R语言的cluster包实现了PAM K中心法的优点:对于&…

前言 本文讲解如何使用R语言进行 KMeans 均值聚类分析,并以一个关于人口出生率死亡率的实例演示具体分析步骤. 聚类分析总体流程 1. 载入并了解数据集:2. 调用聚类函数进行聚类:3. 查看聚类结果描述:4. 将聚类结果图形化展示:5. 选择最优center并最终确定聚类方案:6. 图形化展示不同方案效果并提交分析报表. 人口出生/死亡率聚类分析 - K均值聚类 1. 载入并了解数据集 1.1 从网上下载一份txt格式的关于人口出生率统计的数据(countries.txt).其内容大致如下…

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…

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学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,…