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…

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.…

这个算法中文名为k均值聚类算法,首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程,方便大家理解. 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了.如下图所示: 第二步.根据距离进行分类 红色和蓝色的点代表了我们随机选取的质心.既然我们要让这一堆点的分为两堆,且让分好的每一堆点离其质心最近的话,我们首…

入坑<机器学习实战>: 本书的第一个机器学习算法是k-近邻算法(kNN),它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为…

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…

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…

不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发,都有需要自己改进算法的时候,下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法. 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类:下面用比较简单的zeroR举例说明: 2 复写接口 buildClassifier,其是主要的方法之一,功能是构造分类器,训练模型: 3 复写接口 classifyInstance,功能是预测一个标签的概率:或实现distributeForInstance,功能是对得到所有的…

下面的代码是在python3中运行, # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jul 3 17:29:27 2018 @author: Administrator """ from numpy import * #NumPy import operator #运算符模块 def createDataSet(): #这个只是导入数据的函数 group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0]…

本章介绍第一个机器学习算法:A-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨女-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用?7««^从文本文件中导人并解析数据: 再次,本书讨论了当存在许多数据来源时,.如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用匕近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统. 一.K-近邻算法概述--------->K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadSimpData(): dataMat = np.matrix([[1., 2.1], [2., 1.1], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]]) classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0] return dataMat, classLabels def showDataSet(dataMat, label): "…

死锁 经典的死锁:哲学家进餐问题.5个哲学家 5个筷子 如果没有哲学家都占了一个筷子 互相等待筷子 陷入死锁 数据库设计系统中一般有死锁检测,通过在表示等待关系的有向图中搜索循环来实现. JVM没有死锁检测. 锁顺序死锁 典型的列子:LeftRightDeadLock,多个线程尝试去获取左右的锁.这个和哲学家吃饭的两个筷子类似. 下面的转账锁顺序死锁: public class DynamicOrderDeadlock {    public static void transferMoney(…

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内容简介 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. <机器学习实战>主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.AdaBoost集成方法.基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等.第三部分则重点介绍无监督…

第 10 章 K-Means(K-均值)聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别…

第 10 章 K-Means(K-均值)聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别…

第 十 章 K-Means(K-均值)聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别已…

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…

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…

  聚类的核心概念是相似度或距离,有很多相似度或距离的方法,比如欧式距离.马氏距离.相关系数.余弦定理.层次聚类和K均值聚类等 1. K均值聚类思想   K均值聚类的基本思想是,通过迭代的方法寻找K个簇的一种划分方案,使得聚类结果对应的代价函数最小,特别地,代价函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和\[J(c,\sigma) = \sum_{i=1}^M{||x_i - \sigma_{c_i}||}^2\] 其中\(x_i\)代表第i个样本点,\(c_i\)是\(x_i\)所属于的…

[如何正确使用「K均值聚类」? 1.k均值聚类模型 给定样本,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中,每个样本到其所属类的中心的距离最小,每个样本只能属于一个类.用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值聚类就是一个从样本到类的函数. 2.k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数. 首先,计算样本之间的距离,这里选欧氏距离平方. 然后定义样本与其所属类的中心之间的距离的总和为损失函数 其中为第l个类的均值或中心 ,是指示函数,取值1或…

py2.7 : <机器学习实战> k-近邻算法 11.19 更新完毕 原文链接 <机器学习实战>第二章k-近邻算法,自己实现时遇到的问题,以及解决方法.做个记录. 1.写一个kNN.py保存了之后,需要重新导入这个kNN模块.报错:no module named kNN. 解决方法:1.将.py文件放到 site_packages 目录下            2.在调用文件中添加sys.path.append("模块文件目录"):import sys sys.…

笔者本人是个初入机器学习的小白,主要是想把学习过程中的大概知识和自己的一些经验写下来跟大家分享,也可以加强自己的记忆,有不足的地方还望小伙伴们批评指正,点赞评论走起来~ 文章目录 1.k-近邻算法概述 1.1 距离度量 1.2 k值的选择 1.3 分类决策规则 2.k-近邻算法实现 2.1 实现方法 2.2 k-近邻法python3.6实现 2.2.1 k-近邻法实现程序 2.2.2 classify0(inX, dataSet, labels, k)中部分方法注释 2.2.3 如何测试分类器…

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.Ada…

这篇博客整理K均值聚类的内容,包括: 1.K均值聚类的原理: 2.初始类中心的选择和类别数K的确定: 3.K均值聚类和EM算法.高斯混合模型的关系. 一.K均值聚类的原理 K均值聚类(K-means)是一种基于中心的聚类算法,通过迭代,将样本分到K个类中,使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小. 1.定义损失函数 假设我们有一个数据集{x1, x2,..., xN},每个样本的特征维度是m维,我们的目标是将数据集划分为K个类别.假定K的值已经给定,那么第k个类别的中心定义为μk,k=1…

时间过得很快,这篇文章已经是机器学习入门系列的最后一篇了.短短八周的时间里,虽然对机器学习并没有太多应用和熟悉的机会,但对于机器学习一些基本概念已经差不多有了一个提纲挈领的了解,如分类和回归,损失函数,以及一些简单的算法--kNN算法.决策树算法等. 那么,今天就用聚类和K-Means算法来结束我们这段机器学习之旅. 1. 聚类 1.1 什么是聚类 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类.由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他…

算法原理 K近邻是机器学习中常见的分类方法之间,也是相对最简单的一种分类方法,属于监督学习范畴.其实K近邻并没有显式的学习过程,它的学习过程就是测试过程.K近邻思想很简单:先给你一个训练数据集D,包括每个训练样本对应的标签.然后给你一个新的测试样本T,问你测试样本的标签预测是什么,K近邻的方法就是找到T到D中每一个样本的相似度,然后根据相似度大小对D中样本排序,取前K个最相似的样本的标签的众数作为测试样本T的标签(即前K个样本投票决定).具体相似度怎么度量,是根据测试样本到D中每个训练样本的距离…

台大机器技法跟基石都看完了,但是没有编程一直,现在打算结合周志华的<机器学习>,撸一遍机器学习实战, 原书是python2 的,但是本人感觉python3更好用一些,所以打算用python3 写一遍.python3 与python2 不同的地方会在程序中标出. 代码及数据:https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction k-近邻算法 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高.对K的取值敏感!!! 适用…

''' Created on Nov 06, 2017 kNN: k Nearest Neighbors Input: inX: vector to compare to existing dataset (1xN) dataSet: size m data set of known vectors (NxM) labels: data set labels (1xM vector) k: number of neighbors to use for comparison (should be…

第2章 k-近邻算法 KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法. 一句话总结:近朱者赤近墨者黑! k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点:输出为实例的类别,可以取多类.k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其 k 个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测.因此,k近邻算法不具有显式的学习过程. k 近邻算法实际上利用训练数据集对…