K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

KFCM算法的matlab程序(用FCM初始化聚类中心) 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行实现,用FCM初始化聚类中心,并求其准确度与运行时间. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.iris数据 iris.data 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 4.6,3.1,1.5,0.2,1 5.0,3.

这几天在做一个拖拽元素的附加功能,就是对齐到网格,实际上就是确定好元素的初始位置,然后拖拽元素时,每次移动固定的距离.让元素都可以在网格内对齐.先上效果图,然后在详细说明一下细节问题 做了一个gif图,可以看到,每次元素的移动都是按照最小单位距离移动的.且每次元素都是对齐到网格的. 先根据demo说明一下思路和细节,后面会给出demo代码. 1. 确定元素的每次移动的最小单位(demo中为10px和10px),也就是每次水平或垂直的位移量都是10px.铺上一层网格背景是为了帮助我们更好的看到效果

1. 聚类简介 0x1:聚类是什么? 聚类是一种运用广泛的探索性数据分析技术,人们对数据产生的第一直觉往往是通过对数据进行有意义的分组.很自然,首先要弄清楚聚类是什么? 直观上讲,聚类是将对象进行分组的一项任务,使相似的对象归为一类,不相似的对象归为不同类 但是,要达到这个目的存在几个很困难的问题 . 上述提及的两个目标在很多情况下是互相冲突的.从数学上讲,虽然聚类共享具有等价关系甚至传递关系,但是相似性(或距离)不具有传递关系.具体而言,假定有一对象序列,X1,....,Xm,所有相邻元素(X

资源下载 #本文PDF版下载 C#下实现的基础K-MEANS多维聚类PDF #本文代码下载 基于K-Means的成绩聚类程序 前言 最近由于上C # 课的时候,老师提到了-我们的课程成绩由几个部分组成.分别是「最终作品展示」「小组合作聊天记录评分」「组内成员匿名互评」「报告书评分」这四项综合评价.老师希望我能够通过这四个项目对所有同学进行聚类,然后根据离每簇的中心距离来评价最终的分数.由于我没有接触过这方面的算法,所以就选了实现较为方便并且直观的聚类方法K-MEANS.所以下文中就会对我这次学习

监督学习算法需要标记的样本(x,y),但是无监督学习算法只需要input(x). 您将了解聚类 - 用于市场分割,文本摘要,以及许多其他应用程序. Principal Components Analysis, 经常用于加快学习算法,同时对于数据可视化以帮助你对数据的理解也有很大的帮助. Unsupervised learning Introduction supervised learning:在前面几课我们学习的都是属于监督性学习的内容,包括回归和分类,主要特点就是我们使用的数据集都是类似(x

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

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第12篇文章,我们一起来看下Kmeans聚类算法. 在上一篇文章当中我们讨论了KNN算法,KNN算法非常形象,通过距离公式找到最近的K个邻居,通过邻居的结果来推测当前的结果.今天我们要来看的算法同样非常直观,也是最经典的聚类算法之一,它就是Kmeans. 我们都知道,在英文当中Means是平均的意思,所以也有将它翻译成K-均值算法的.当然,含义是一样的,都是通过求均值的方式来获取样本的类簇. 既然知道Kmeans算法

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

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7914952 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.内容大多来自Standford公开课machine l

机器学习中的算法主要分为两类,一类是监督学习,监督学习顾名思义就是在学习的过程中有人监督,即对于每一个训练样本,有对应的标记指明它的类型.如识别算法的训练集中猫的图片,在训练之前会人工打上标签,告诉电脑这些像素组合在一起,里面包含了一只猫.而自然界中更多的数据样本,事实上是没有这些标记的,而我们针对这些没有标记的数据样本,对它们进行学习的算法就叫做无监督学习.聚类算法就是一种典型的无监督学习的算法.俗话说,物以类聚,聚类算法通常就是把分散在空间中的样本按照一定的规则聚集在一起.K-Means聚类

http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/10/30/2747178.html 聚类分析是一种静态数据分析方法,常被用于机器学习,模式识别,数据挖掘等领域.通常认为,聚类是一种无监督式的机器学习方法,它的过程是这样的:在未知样本类别的情况下,通过计算样本彼此间的距离(欧式距离,马式距离,汉明距离,余弦距离等)来估计样本所属类别.从结构性来划分,聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法,前者的算法是先把所有样本视为一类,然后不断从这个大类中分离出

代码是在weka上二次开发的,但没有使用原来的kmeans代码,只是用了它的数据类Intances,先说下与它相关的几点东西. 一.KMeans算法简介 输入:聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库.输出:满足方差最小标准的k个聚类. 处理流程:       (1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心. (2)根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离:并根据最小距离重新对相应对象进行划分:(3)重新计算每个(有变化)的聚类的均值. (4)重复(2)

2016-07 java简单实现聚类算法 但是有一个小问题,,,,我其实每次迭代之后(就是达不到我的收敛标准之前,聚类中心的误差达不到指定小的时候),虽然重新算了聚类中心,但是其实我的那些点并没有变,可是这个程序不知道咋回事每次都把我原先随机指定的聚类中心给变成了我算的聚类中心,怎么用,按照指示来就行了,不用读文件(源码全都是可以运行的,反正在我这个几几上是木有错误,才往上贴的,有的不足之处还望批评指正)输出的结果有一堆小数的那是新聚类中心和老的的误差值,在没有达到指定小的时候,是不会停的. /

K-modes算法主要用于分类数据,如 国籍,性别等特征. 距离使用汉明距离,即有多少对应特征不同则距离为几. 中心点计算为,选择众数作为中心点. 主要功能: 随机初始化聚类中心,计算聚类. 选择每次聚类次数,选择最佳聚类初始化. kmodes.m代码 function [cx,cost] = kmodes(K,data,num) % 生成将data聚成K类的最佳聚类 % K为聚类数目,data为数据集,num为随机初始化次数 [cx,cost] = kmodes1(K,data); :num

以K-means算法为例,实现了如下功能 自动生成符合高斯分布的数据,函数名为gaussianSample.m 实现多次随机初始化聚类中心,以找到指定聚类数目的最优聚类.函数名myKmeans.m 自动寻找最佳聚类数目,函数名称besKmeans.m,并绘制了拐点图(L图) gaussianSample.m function [data] = gaussianSample(n,m,mu,sigma,sigma1) % 生成n个符合多元高斯分布的样本 % data = gaussianSample

Clustering 聚类K-means 聚类是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一,它是一种无监督学习算法,小编研究生时期的主要研究方向是“数据流自适应聚类算法”,所以对聚类算法有比较深刻的理解,于是决定开一个专题来写聚类算法,希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助.聚类可以作为一个单独的任务,用于寻找数据内在分布结构,也经常作为其他学习任务的前驱过程,应用十分广泛.今天,小编就带你探索聚类算法的奥秘,并介绍第一个聚类算法Kmeans. Q:什么是聚类? A:聚类是按照某一种特定的

关注我们的公众号哦!获取更多精彩哦! 1.问题导入 假如有这样一种情况,在一天你想去某个城市旅游,这个城市里你想去的有70个地方,现在你只有每一个地方的地址,这个地址列表很长,有70个位置.事先肯定要做好攻略,你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组,这样就可以安排交通工具抵达这些组的"某个地址",然后步行到每个组内的地址.那么,如何确定这些组,如何确定这些组的"某个地址"?答案就是聚类.而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题. 2. k均值

前言:这几天一直都在研究模糊聚类.感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解,正好今天有时间,就来聊一聊模糊聚类. 一:模糊数学 我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1.我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式,在这种模式中,一个元素要么属于这个集合,要么不属于这个集合,但是对我们现在介绍的模糊集来说,某个元素可能部分属于这个集合,又可能部分属于另外的集合,显然,例如,一个男人(1表示),一个女人(0表示),但是随着科学技术的发展,出现了人妖这个生物(可能0.3属于男

1. 聚类问题 所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高. 2. K-均值算法简介 k-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是一种得到最广泛使用的聚类算法. 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点, 算法的主要思想 是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚类内紧凑,类间独立.这一算法

层次聚类关键方法#coding:UTF-8#Hierarchical clustering 层次聚类from E_distance import Euclidean_distance from yezi import yezi class bicluster: def __init__(self, vec, left=None,right=None,distance=0.0,id=None): self.left = left self.right = right #每次聚类都是一对数据,lef