一.概念 K-means是一种典型的聚类算法,它是基于距离的,是一种无监督的机器学习算法. K-means需要提前设置聚类数量,我们称之为簇,还要为之设置初始质心. 缺点: 1.循环计算点到质心的距离,复杂度较高. 2.对噪声不敏感,即使是噪声也会被聚类. 3.质心数量及初始位置的选定对结果有一定的影响. 二.计算 K-means需要循环的计算点到质心的距离,有三种常用的方法: 1.欧式距离 欧式距离源自N维欧氏空间中两点x,y间的距离公式,在二维上(x1,y1)到(x2,y2)的距离体现为:…

聚类算法是一类非监督学习算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类.而非监督学习,它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类. 本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法.如果将数据集分成两类,即k=2,K-means算法过程如下: 1.首先任意选取两个不同的样本作为两类样本的中心 2.K-means算法有两部,第一步cluster assignment step,遍历所有样…

一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,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对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出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新数据的…

一.概念 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,DBSCAN需要两个参数,一个是以P为中心的邻域半径:另一个是以P为中心的邻域内的最低门限点的数量,即密度. 优点: 1.不需要提前设定分类簇数量,分类结果更合理: 2.可以有效的过滤干扰. 缺点: 1.对高维数据处理效果较差: 2.算法复杂度较高,资源消耗大于K-means. 二.计算 1.默认使用第一个点作为初始中心: 2.通过计算点到中心的欧氏距离和领域半径对比,小于则是邻域点: 3.计算完所有点,统计邻域内点数量,小于于最低门限点数量则为噪…

一.概念 KNN主要用来解决分类问题,是监督分类算法,它通过判断最近K个点的类别来决定自身类别,所以K值对结果影响很大,虽然它实现比较简单,但在目标数据集比例分配不平衡时,会造成结果的不准确.而且KNN对资源开销较大. 二.计算 通过K近邻进行计算,需要: 1.加载打标好的数据集,然后设定一个K值: 2.计算预测对象与打标对象的欧式距离, 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式: 二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间两点a(x1…

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…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

一.相异度计算  在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义.       设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:  ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.…

目录 K-Means聚类算法 一.K-Means聚类算法学习目标 二.K-Means聚类算法详解 2.1 K-Means聚类算法原理 2.2 K-Means聚类算法和KNN 三.传统的K-Means聚类算法流程 3.1 输入 3.2 输出 3.3 流程 四.K-Means初始化优化之K-Means++ 五.K-Means距离计算优化之elkan K-Means 六.大数据优化之Mini Batch K-Means 七.K-Means聚类算法优缺点 7.1 优点 7.2 缺点 八.小结 更新.更全…

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…