1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.

Kmeans算法(K均值算法) KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标. 如何定义两个样本的相似: 两个样本在欧式空间中的距离 引入新概念: Cluster: 表示一个簇 centroid: 表示当前簇的中心 算法步骤 : 1.随机从数据集中选取k个样本当做centroid 2.对于数据集中的每个点,计算它距离每个centroid的距离,并把它归

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

K最近邻算法(k-nearest neighbours,KNN) 算法 对一个元素进行分类 查看它k个最近的邻居 在这些邻居中,哪个种类多,这个元素有更大概率是这个种类 使用 使用KNN来做两项基本工作——分类和回归: 分类就是编组: 回归就是预测结果(如一个数字). 特征抽取 用于确定两个元素相似程度 方法 使用毕达哥拉斯公式 将可对比的类别转换为一组坐标 使用毕达哥拉斯公式 回归(regression) 回归可以预测结果 方法 对一元素分类(找寻影响因素) 查看其k个邻居 根据邻居的表现,计

一.算法详解 1.什么是K临近算法 Cover 和 Hart在1968年提出了最初的临近算法 属于分类(classification)算法 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 该方法在

如果你之前没有学习过K最近邻算法,那今天几张图,让你明白什么是K最近邻算法. 先来一张图,请分辨它是什么水果 很多同学不假思索,直接回答:“菠萝”!!! 仔细看看同学们,这是菠萝么?那再看下边这这张图. 这两个水果又是什么呢? 这就是菠萝与凤梨的故事,下边即将用菠萝和凤梨,给大家讲述怎么用一个算法来知道这是个什么水果的过程,也就是什么是K最近邻算法. (给非吃货同学们补充一个生活小常识,菠萝的叶子有刺,凤梨没有.菠萝的凹槽处是黄色的,而凤梨的凹槽处是绿色的,以后千万不要买错哦!!!) 上边这张图

0x00 概述   K近邻算法是机器学习中非常重要的分类算法.可利用K近邻基于不同的特征提取方式来检测异常操作,比如使用K近邻检测Rootkit,使用K近邻检测webshell等. 0x01 原理   距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的. 这是K邻近的核心思想. K邻近 K-Nearest Neighbor,KNN 算法,KNN指K个最近的邻居,可认为每个样本都能用与它最相近的K个邻居来代表. 算法核心思想 一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label

''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000 测试集数量:10000(实际使用:200) ''' import numpy as np import time def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' print('start read file') # 存放数据及标记 dataArr = [] labelArr = [] # 读取文件 fr = open(fileName)

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.

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任

聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络通信等等,面对这海量结构各式各样的数据,如果单是依靠人力来完成,是件非常不现实的事,但这些数据又包含着许多对我们有很高价值的信息.面对这样的矛盾,我们必须通过一些方法来科学.高效地分析.处理这些数据,最后输出能够让人或者机器作出无差别的行为判断.聚类分析——就是解决这类问题的一种典型方法,它是基于生

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时

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

k-临近算法 算法步骤 k 临近算法的伪代码,对位置类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离: 按照距离递增次序排序: 选取与当前点距离最小的k个点: 确定前k个点所在类别的出现频率: 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类. Python 代码为 kNN.py 的 classify0方法. def classify0(inX, dataSet, label, k): ''' kNN 算法实现函数 输入参数解释如下 inX: 输入数

k 近邻算法是一种基本分类与回归方法.我现在只是想讨论分类问题中的k近邻法.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,输出的为实例的类别.k邻近法假设给定一个训练数据集,其中实例类别已定.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.下面主要叙述k近邻算法,k近邻算法的模型和三个基本要素(距离度量.k值的选择.分类决策规则) k近邻算法 k近邻算法简单.直观:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最近邻的k个实例,这k个实例

一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理:K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示,而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据.这也就是我们的目的,来了一个新的数据点,我要得到它的类别是什么?好的,下面我们根据k近邻的思想来给绿色圆点进行分类. 如果K=3,绿色圆点的最邻近的3

算法名称: k近邻算法 (kNN: k-Nearest Neighbor) 问题提出: 根据已有对象的归类数据,给新对象(事物)归类. 核心思想: 将对象分解为特征,因为对象的特征决定了事对象的分类. 度量每个特征的程度,将其数字化. 所有特征值构成元组,作为该对象的坐标. 计算待检测对象和所有已知对象的距离,选择距离最接近的k个已知对象 (k近邻中的k来源于此). 这k个对象中出现次数最多的分类就是待检测对象的分类. 重要前提: 需要有一批已经正确归类了的对象存在.也就是通常说的训练数据. 重

K临近算法原理 K临近算法(K-Nearest Neighbor, KNN)是最简单的监督学习分类算法之一.(有之一吗?) 对于一个应用样本点,K临近算法寻找距它最近的k个训练样本点即K个Nearest Neighbor. 若在K个邻居中属于某一类别的最多,则认为应用样本点也属于该类别. KNN算法Python实现 KNN算法无需训练,很容易实现. from numpy import * import operator class KNNClassifier(): def __init__(se

KNN算法的定义: KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面通过一个简单的例子说明一下:如下图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将