https://www.jianshu.com/p/162c9ec713cf 摘要: 让我们走进K-Means算法的“前世今生”以及和它有关的十个有趣的应用案例. K-means算法具有悠久的历史,并且也是最常用的聚类算法之一.K-means算法实施起来非常简单,因此,它非常适用于机器学习新手爱好者.首先我们来回顾K-Means算法的起源,然后介绍其较为典型的应用场景. 起源 1967年,James MacQueen在他的论文<用于多变量观测分类和分析的一些方法>中首次提出 “K-means”

算法原理 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.K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心,初始地代表一个簇.该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离赋给最近的簇.当考查完所有数据对象后,一次迭代运算完成,新的聚类中心被计算出来.算法过程如下:(1)

前言 在上篇< Python 机器学习实战 -- 无监督学习(上)>介绍了数据集变换中最常见的 PCA 主成分分析.NMF 非负矩阵分解等无监督模型,举例说明使用使用非监督模型对多维度特征数据集进行降维的意义及实用方法.对 MDS 多维标度法.LLE 局部线性嵌入法.Isomap 保距映射法.t-SNE 分布邻域嵌入算法等 ML 流形学习模型的基础使用方法进行讲解.本文将对聚类算法进行讲解,聚类算法就是将数据集划分成组的任务,这些组叫成簇,同一个簇内的数据点特征非常相似,不同簇内的数据点特征区

K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法. 1. 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

0 K-means算法简介 K-means是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一. K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法过程如下:   1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2-3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束     参考

根据各行业特性,人们提出了多种聚类算法,简单分为:基于层次.划分.密度.图论.网格和模型的几大类. 其中,基于密度的聚类算法以DBSCAN最具有代表性.  场景 一 假设有如下图的一组数据, 生成数据的R代码如下 x1 <- seq(,pi,length.) y1 <- sin(x1) + ) x2 <- ,pi,length.) y2 <- cos(x2) + ) data <- data.frame(c(x1,x2),c(y1,y2)) names(data) <-

K-Means(K均值) 介绍 K-Means是被应用的最广泛的基于划分的聚类算法,是一种硬聚类算法,属于典型的局域原型的目标函数聚类的代表.算法首先随机选择k个对象,每个对象初始地代表一个簇的平均值或者中心.对于剩余的每个对象,根据其到各个簇中心的距离,把他们分给距离最小的簇中心,然后重新计算每个簇平均值.重复这个过程,直到聚类准则则函数收敛.准则函数一般采用两种方式:第一种是全局误差函数,第二种是前后两次中心误差变化. 与分类不同,分类是监督学习,要求分类前明确各个类别,并断言每个元素映射到

1.什么是MLBaseMLBase是Spark生态圈的一部分,专注于机器学习,包含三个组件:MLlib.MLI.ML Optimizer. ML Optimizer: This layer aims to automating the task of ML pipeline construction. The optimizer solves a search problem over feature extractors and ML algorithms included inMLI and

本系列意在长期连载分享,内容上可能也会有所删改: 因此如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/(暂时公式显示有问题) 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans:总结 概述 通过前面阅读K-means相关论文,大致能梳理出K-means算法发展过程中的一些轨迹.由于本人所阅读的仅仅是一部分,因此还会有更多的方面,欢迎大家补充(补充时请给出具体例子). K-means算法的提出 对K-means算法的性质进行分析的文章相继发

原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning),相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋.然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作,需要充足的知识储备,如概率论,数理统计,数值逼近,最优化理论等.机器学习旨在使计算机具有人类一样的学习能力和模仿能力,这也是实现人工智能的核心思想和方法.传统的机器学习算法,由于技术和

K-Means 算法 在数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接) K-Means 要解决的问题 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: K-Means 算法

聚类算法是机器学习中的一大重要算法,也是我们掌握机器学习的必须算法,下面对聚类算法中的K-means算法做一个简单的描述: 一.概述 K-means算法属于聚类算法中的直接聚类算法.给定一个对象(或记录)的集合,将这些对象划分为多个组或者“聚簇”,从而使同组内的对象间比较相似而不同组对象间差异比较大:换言之,聚类算法就是将相似的对象放到同一个聚簇中,而将不相似的对象放到不同的聚簇中.由于在聚类过程中不使用到类别标签,所以相似性的概念要基于对象的属性进行定义.应用不同则相似性规则和聚类算法一般不太

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

简介 K近邻法(knn)是一种基本的分类与回归方法.k-means是一种简单而有效的聚类方法.虽然两者用途不同.解决的问题不同,但是在算法上有很多相似性,于是将二者放在一起,这样能够更好地对比二者的异同. 算法描述 knn 算法思路: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近邻模型的三个基本要素: k值的选择:k值的选择会对结果产生重大影响.较小的k值可以减少近似误差,但是会增加估计误差:较大的k值可以减小估计误差,但

ML.NET 0.6版本刚刚发布不久,我们知道ML.NET代码已经依赖于使用本机代码库的性能矢量化.这是一个重新实现托管代码中现有代码库的机会,使用.NET Hardware Intrinsics进行矢量化,并比较结果. 什么是矢量化,什么是SIMD,SSE和AVX? 矢量化是用于同时将相同操作应用于阵列的多个元素的名称.在x86 / x64平台上,可以通过使用单指令多数据(SIMD)CPU指令在类似阵列的对象上操作来实现矢量化. SSE(Streaming SIMD Extensions)和A

前言 kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛.最近在工作中也经常遇到这个算法.kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点. 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘.   算法原理 kmeans的计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值,并作为新的中心点 4 重复2-3,直到这k个中线点不再变

一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超  2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法 目

本文转自: http://python.jobbole.com/87343/ K-Means聚类的Python实践 2017/02/11 · 实践项目 · K-means, 机器学习 分享到:1 原文出处: 搜不狐    K-Means应该是最简单的聚类算法之一了吧,理论上很简单,就是随即初始化几个中心点,不断的把他们周围的对象聚集起来,然后根据这群对象的重置中心点,不断的迭代,最终找到最合适的几个中心点,就算完成了. 然后,真正实践的时候才会思考的更加深入一点,比如本文的实践内容就是一个失败的

Hive背景介绍 Hive最初是Facebook为了满足对海量社交网络数据的管理和机器学习的需求而产生和发展的.互联网现在进入了大数据时代,大数据是现在互联网的趋势,而hadoop就是大数据时代里的核心技术,但是hadoop的mapreduce操作专业性太强,所以facebook在这些基础上开发了hive框架,毕竟世界上会sql的人比会java的人多的多,hive可以说是学习hadoop相关技术的一个突破口.那么,hive是什么呢? Hive简介 简单的说:hive是基于hadoop的数据仓库.