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…

k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心.聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类.每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算.这个过程将不断重复直到满足某个终止条件.终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小.…

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…

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全…

一.课堂练习 # 课堂练习 from sklearn.datasets import load_iris # 导入鸢尾花数据 iris=load_iris() iris iris.keys() data=iris['data'] #鸢尾花数据 target=iris.target #标签,属于哪一种花 iris.feature_names #特征名:花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度 # 'sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal leng…

1.K-均值聚类法的概述    之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法,但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类,并不是特别清楚它的原理.最近因为在学模式识别,又重新接触了这种聚类算法,所以便仔细地研究了一下它的原理.弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现了,最后的结果还不错,嘿嘿~~~   简单来说,K-均值聚类就是在给定了一组样本(x1, x2, ...xn) (xi, i = 1, 2, ... n均是向量) 之后,假设要将其聚为 m(<n) 类,可以按照如下…

昨晚在脑内推导了一晚上的概率公式,没推导出来,今早师姐三言两语说用K-Means解决,太桑心了,昨晚一晚上没睡好. 小笨鸟要努力啊,K-Means,最简单的聚类算法,好好实现一下. 思路: 共有M个样本,设定K值作为样本的聚类个数(K值的设定很讲究,我还没去研究). 随机产生K个点作为初始的 类核心. do{ 计算M个样本与K个类核心的距离,取距离最小的类核心为该样本的 类别. 聚一次结束后,根据每个类的样本,计算 聚类的 新 类核心. }while(所有的类核心都没有变化,即该系统已经达到稳态…

K均值算法是一类非监督学习类,其可以通过观察样本的离散性来对样本进行分类. 例如,在对如下图所示的样本中进行聚类,则执行如下步骤 1:随机选取3个点作为聚类中心. 2:簇分配:遍历所有样本然后依据每个点到最近距离进行分类.(在图 中用不同颜色标出) 3:移动聚类中心到各个分类样本的平均中心. 然后再次根据新的聚类中心划分分类簇,原理同步骤2,再执行步骤3 不断循环,直到聚类中心保持不变. 最后结果: 如果用μ1 μ2---μ k来表示聚类中心,用c 1 c 2---c m 用来存储第i个实例数据…

聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络通信等等,面对这海量结构各式各样的数据,如果单是依靠人力来完成,是件非常不现实的事,但这些数据又包含着许多对我们有很高价值的信息.面对这样的矛盾,我们必须通过一些方法来科学.高效地分析.处理这些数据,最后输出能够让人或者机器作出无差别的行为判断.聚类分析——就是解决这类问题的一种典型方法,它是基于生…

这几天在一个项目上需要用到K均值聚类算法,以前都是直接利用百度老师copy一个Kmeans算法代码,这次想自己利用已知的算法思想编写一下,编写才知道,虽然熟悉了算法思想,真正实现时,还是遇到不少bug,这就是小学老师说的"眼高手低",还是需要亲自动手实现一下,才算真正的掌握思想. 回顾一下Kmeas算法思想,将若干元素聚为k类,使之,每一类内的元素相似度较高,类间的元素相似度较低,达到将若干元素划分的目的,具体如下: 1.初始化质心,初始化质心有多种初始化方法,我熟知的有两种,随机选择…