07机器学习实战k-means

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机器学习实战-k近邻算法

写在开头,打算耐心啃完机器学习实战这本书,所用版本为2013年6月第1版在P19页的实施kNN算法时,有很多地方不懂,遂仔细研究,记录如下: 字典按值进行排序首先仔细读完kNN算法之后,了解其是用距离来进行判别程序清单2-1看不太明白,于是把具体的inX,dataSet,labels,k带进去大致明白了意思,这里不做演示书上用字典进行存储,然后对字典的值进行排序,这里不太清楚故去学习了一下这些理清楚之后,首先来看如何对字典的值进行排序: dict1 = {'a': 1, 'b': 4,…

07机器学习实战k-means

K-Means原理初探 K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大. 如果我们想直接求上式的最小值并不容易,这是一个NP难的问题,因此只能采用启发式的迭代方法. K-Means采用的启发式方式很简单,用下面一组图就可以形象的描述. 图a表达了初始的数据集,假设k=2.在图b中,我们随机选择了两个k类所对应的类别质心,即图中的红色质心和蓝色质心,然后分别求样本中所有点到这两个质心的距离,并标记…

[机器学习实战] k邻近算法

1. k邻近算法原理: 存在一个样本数据集,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中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的数据(最邻近)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邻近算法中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,作为新数据的分类. 2. 分析的一般流程: 1)收集数据:可以使用任何方…

机器学习实战---K均值聚类算法

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…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2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:pbharri…

机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能

前言最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

K近邻 Python实现机器学习实战(Machine Learning in Action)

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…