优点: 原理简单(靠近中心点),实现容易(1.2 天),聚类效果中上(依赖K的选择) 缺点: 1. 无法确定K的个数 (根据什么指标确定K) 2. 对离群点敏感 (容易导致中心点偏移) 3. 算法复杂度不易控制 O(NKm), 迭代次数可能较多 (m可能会比较大) 4. 局部最优解而不是全局优 (这个和初始点选谁有关) 5. 结果不稳定 (受输入顺序影响) 6. 无法增量计算 (同5) etc 各种改进版也是针对不同缺点的回避. 但每个问题又不是特别有普适性,所以我认为根据具体情况做出合适的改进

前言 聚类问题是无监督学习的问题,算法思想就是物以类聚,人以群分,聚类算法感知样本间的相似度,进行类别归纳,对新输入进行输出预测,输出变量取有限个离散值.本次我们使用两种方法对鸢尾花数据进行聚类. 无监督就是没有标签的进行分类 K-means 聚类算法 K-means聚类算法(k-均值或k-平均)聚类算法.算法思想就是首先随机确定k个中心点作为聚类中心,然后把每个数据点分配给最邻近的中心点,分配完成后形成k个聚类,计算各个聚类的平均中心点,将其作为该聚类新的类中心点,然后迭代上述步骤知道分配过程

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

一.实验目标 1.使用 K-means 模型进行聚类,尝试使用不同的类别个数 K,并分析聚类结果. ​ 2.按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集,至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下 的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失.对结果进行讨论,发现能解释数据的最好的 K 值. 二.算法原理 首先确定k,随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析,离某一个质点a相较于其他质点最近的点分配到a的类中,根据每一类mean值更新迭代聚类中心,在迭代完成后分

# 导入第三方包import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import metrics # 随机生成三组二元正态分布随机数 np.random.seed(1234)mean1 = [0.5, 0.5]cov1 = [[0.3, 0], [0, 0.3]]x1, y1 = np.random.multivari

function kmeans load q1x.dat; a1=round(98*rand+1); a2=round(98*rand+1); miao1=[q1x(a1,1),q1x(a1,2)]; miao2=[q1x(a2,1),q1x(a2,2)]; c=zeros(99,1); sum1=zeros(1,2); sum2=zeros(1,2); for k=1:1 for i=1:99 temp1=norm(q1x(i,:)-miao1)^2; temp2=norm(q1x(i,:)-

关于bmp图片的格式,网上有很多文章,具体可以参考百度百科,也有例子程序.这里只提要注意的问题. (1)结构体定义问题:首先按照百度百科介绍的定义了结构体,但是编译发现重定义BITMAPFILEHEADER等.其实只要包含了Windows.h,里面的wingdi.h就已经定义了处理bmp的结构体,故不需要自己再重复定义. (2)读取文件的字节对其问题:要使用#pragma pack (1)来方便读取文件头的结构体,否则结构体的大小会由于字节对齐问题改变.不知是否头文件中已经使用了该宏,在我的代码

K-Means聚类算法原理参考以下链接: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6164214.html 2. 传统K-Means算法流程 在上一节我们对K-Means的原理做了初步的探讨,这里我们对K-Means的算法做一个总结. 首先我们看看K-Means算法的一些要点. 1)对于K-Means算法,首先要注意的是k值的选择,一般来说,我们会根据对数据的先验经验选择一个合适的k值,如果没有什么先验知识,则可以通过交叉验证选择一个合适的k值. 2)在确定了k的个数后

聚类指的是把集合,分组成多个类,每个类中的对象都是彼此相似的.K-means是聚类中最常用的方法之一,它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属. 在使用该方法前,要注意(1)对数据异常值的处理:(2)对数据标准化处理(x-min(x))/(max(x)-min(x)):(3)每一个类别的数量要大体均等:(4)不同类别间的特质值应该差异较大   一.K-means聚类步骤: (1)选择k个初始聚类中心 (2)计算每个对象与这k个中心各自的距离,按照最小距离原则分配到最邻近聚类 (3)使用每个聚

一.原理 先确定簇的个数,K 假设每个簇都有一个中心点 centroid 将每个样本点划分到距离它最近的中心点所属的簇中 选择K个点做为初始的中心点 while() { 将所有点分配个K个中心点形成K个簇 重新计算每个簇的中心点 if(簇的中心点不再改变) break: } 目标函数:定义为每个样本与其簇中心点的距离的 平方和(theSum of Squared Error, SSE) – μk 表示簇Ck 的中心点(或其它能代表Ck的点) – 若xn被划分到簇Ck则rnk=1,否则rnk= 0

k-menas算法之见解 主要内容: 一.引言 二.k-means聚类算法 一.引言: 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习.美国竞选总统,选票由公民投出,总统由大家决定.在2004年出现候选人得票数非常接近,所以1%的选民手中的选票非常关键,决定着总统的归属.那么如何找出这类选民,以及如何在有限的预算下采取措施来吸引他们呢? 答案就是聚类,这就要说到本次要讲到的K-means算法了.通过收集用户的信息,可以同时收集用户满意和不满意的信息:然后将这些信息输入到聚类算法中,就

一.层次聚类 1.层次聚类的原理及分类 1)层次法(Hierarchicalmethods)先计算样本之间的距离.每次将距离最近的点合并到同一个类.然后,再计算类与类之间的距离,将距离最近的类合并为一个大类.不停的合并,直到合成了一个类.其中类与类的距离的计算方法有:最短距离法,最长距离法,中间距离法,类平均法等.比如最短距离法,将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离. 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为:自下底向上和自上向下,即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法(agglomerat

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM).        基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture  

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

一.聚类思想 所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法,属于无监督学习方法,这个方法要保证同一类的数据有相似的特征,如下图所示:     根据样本之间的距离或者说是相似性(亲疏性),把越相似.差异越小的样本聚成一类(簇),最后形成多个簇,使同一个簇内部的样本相似度高,不同簇之间差异性高. 二.k-means聚类分析算法 相关概念: K值:要得到的簇的个数 质心:每个簇的均值向量,即向量各维取平均即可 距离量度:常用欧几里得距离和余弦相似度(先标准化)     算法流程: 1.首先

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

一.用R语言建立文档矩阵 (这里我选用的是R x64 3.2.2) (这里我取的是04年NIPS共计207篇文档做分析,其中文档内容已将开头的作者名和最后的参考文献进行过滤处理) ##1.Data Import  导入自己下的3084篇NIPStxt文档 library("tm")#加载tm包 stopwords<- unlist(read.table("E:\\AllCode\\R\\stopwords.txt",stringsAsFactors=F)) d

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-kmeans/ 感谢! Mahout分步式程序开发 聚类Kmeans Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bi

Posted: Oct 14, 2013 Tags: clusterHadoopkmeansMahoutR聚类 Comments: 13 Comments Mahout分步式程序开发 聚类Kmeans Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra

说明:如果是要用matlab做kmeans聚类分析,直接使用函数kmeans即可.使用方法:kmeans(输入矩阵,分类个数k). 转载一: MATLAB提供了两种方法进行聚类分析: 1.利用 clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类,这个方法简洁方便,其特点是使用范围较窄,不能由用户根据自身需要来设定参数,更改距离计算方法: 2.分步聚类:( 1)用 pdist函数计算变量之间的距离,找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性:( 2)用 linkage函数定义变量之间的连接:(