​  转载于比PCA降维更高级--(R/Python)t-SNE聚类算法实践指南-阿里云开发者社区 作者介绍:Saurabh.jaju2 Saurabh是一名数据科学家和软件工程师,熟练分析各种数据集和开发智能应用程序.他目前正在加州大学伯克利分校攻读信息和数据科学硕士学位,热衷于开发基于数据科学的智能资源管理系统. Linkedin:LinkedIn Login, Sign in | LinkedIn Github:https://github.com/saurabhjaju2 介绍 许多数据…

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树.Logistic回归.SVM.贝叶斯等.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,想想如果给你50个G这么大的文本,里面已经分好词,这时需要将其按照给定的几十个关键字进行划分归类,监督学习的方法确实有点困难,而且也不划算,前期工作做得太多了. 这时候可以考…

第一部分: 学习Mahout必需要知道的资料查找技能: 学会查官方帮助文档: 解压用于安装文件(mahout-distribution-0.6.tar.gz),找到例如以下位置.我将该文件解压到win7的G盘mahout目录下,路径例如以下所看到的: G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs 学会查源码的凝视文档: 方案一:用maven创建一个mahout的开发环境(我用的是win7,eclipse作为集成开发环境,之后在Maven Dependencies中…

本文来自同步博客. 前面几篇文章介绍了回归或分类的几个算法,它们的共同点是训练数据包含了输出结果,要求算法能够通过训练数据掌握规律,用于预测新输入数据的输出值.因此,回归算法或分类算法被称之为监督学习(Supervised Learning). 本篇文章将接触有别于监督学习的另一类机器学习算法——无监督学习(Unsupervised Learning).无监督学习是寻找缺乏标准答案的输入数据的规律.其中聚类算法是无监督学习主要的分支.今天介绍的K-Means算法就是聚类算法的其中一种比较常见的算…

本人以前主要focus在传统音频的软件开发,接触到的算法主要是音频信号处理相关的,如各种编解码算法和回声消除算法等.最近切到语音识别上,接触到的算法就变成了各种机器学习算法,如GMM等.K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的.今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现.其中基本原理简述(主要是因为:1,K-means比较简单:2,网上有很多讲K-means基本原理的),重点放在代码实现上. 1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clu…

实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍,然后进行简单地实现(可能对算法性能考虑欠缺),这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法. K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有着举足轻重的地位. 提到无监督学习,不同于前面介绍的有监督学习,无监督学习的数据没有对应的数据标签,我们只能从输入X中去进行一些知识发现或者预处理. 过去在有监督学习中,我们(让机器)通过X去预测Y,而到了无监督学习中,我们(让机器)只…

一.关于聚类及相似度.距离的知识点 二.k-means算法思想与流程 三.sklearn中对于kmeans算法的参数 四.代码示例以及应用的知识点简介 (1)make_blobs:聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)[source] 返…

DBSCAN 聚类算法又称为密度聚类,是一种不断发张下线而不断扩张的算法,主要的参数是半径r和k值 DBSCAN的几个概念: 核心对象:某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点,核心点的意思就是一个点在半径r的范围内,如果存在k个值,那么这个点就成为核心对象 直接密度可达:若点p在q的邻域内,且q是核心,则p-q称为直接密度可达 密度可达:若有q1, q2...qk,对任意qi与qi-1是直接密度可达,从q1和qk则是密度可达 边界点: 属于一个类的非核心点,不能再发展下线 噪声点: 不属于任…

知识点: # coding = utf-8 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans """ 非监督学习: 聚类算法: 1.随机再数据当中抽取三个样本,当作三个类别的中心点(k1,k2,k3) 2.计算其余的点分别到这三个中心点的距离,每一个样本有三个距离(a,b,c) 从中选出距离最近的一个点作为自己的标记形成三个族群 3.分别计算这三个族群的平均值,把三个平均值与之前…

层次聚类和DBSCAN 前面说到K-means聚类算法,K-Means聚类是一种分散性聚类算法,本节主要是基于数据结构的聚类算法--层次聚类和基于密度的聚类算法--DBSCAN两种算法. 1.层次聚类 下面这样的结构应该比较常见,这就是一种层次聚类的树结构,层次聚类是通过计算不同类别点的相似度创建一颗有层次的树结构,在这颗树中,树的底层是原始数据点,顶层是一个聚类的根节点. 创建这样一棵树的方法有自底向上和自顶向下两种方式. 下面介绍一下如何利用自底向上的方式的构造这样一棵树: 为了便于说明,假…