import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt c1x = np.random.uniform(0.5, 1.5, (1, 10)) c1y = np.random.uniform(0.5, 1.5, (1, 10)) c2x = np.random.uniform(3.5, 4.5, (1,

1. The difference between classification and clustering. from here. Classification: supervised learning with labels. Clustering: unsupervised learning without labels. Classification and Clustering are the two types of learning methods which character

python3 学习使用api 使用了网上的数据集,我把他下载到了本地 可以到我的git中下载数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics ''' k均值算法: 1 随机选择k个样本作为k个类别的中心 2 从k个样本出发,选取最近的样

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

本文主要简述聚类算法族.聚类算法与前面文章的算法不同,它们属于非监督学习. 1.K-means聚类 记k个簇中心,为\(\mu_{1}\),\(\mu_{2}\),...,\(\mu_{k}\),每个簇的样本数为\(N_{i}\) 假设每个簇中的数据都满足分布\(N(\mu_{i},\sigma)\),即方差相同,均值不同的GMM. 则每一个样本点的分布函数为:\[\phi_{i}=\dfrac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}exp(-\dfrac{({x_{i}-\mu})^2

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

1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 我们在一开始的时候应该就说过,机器学习按照有无标签可以分为"监督学习"和"非监督学习". 监督学习里面的代表算法就是:SVM.逻辑回归.决策树.各种集成算法等等. 非监督学习主要的任务就是通过一定的规则,把相似的数据聚集到一起,简称聚类.我们今天讲的K-Means算法是在非监督学习比较容易理解的一个算法,也是

kmeans 中k值一直是个令人头疼的问题,这里提出几种优化策略. 手肘法 核心思想 1. 肉眼评价聚类好坏是看每类样本是否紧凑,称之为聚合程度: 2. 类别数越大,样本划分越精细,聚合程度越高,当类别数为样本数时,一个样本一个类,聚合程度最高: 3. 当k小于真实类别数时,随着k的增大,聚合程度显著提高,当k大于真实类别数时,随着k的增大,聚合程度缓慢提升: 4. 大幅提升与缓慢提升的临界是个肘点: 5. 评价聚合程度的数学指标类似 mse,均方差,是每个类别的样本与该类中心的距离平方和比上样

前言 人们常说"物以类聚,人以群分",在生物学中也对生物从界门纲目科属种中进行了划分.在统计学中,也有聚类分析法,通过把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集,从而让同一个子集中的成员都有相似的一些属性,然后对这些子集中的数据进行分析,其关键则在于聚类.这系列文章将来讲讲各种聚类方法,这篇开篇文章将介绍下聚类的相关概念以及最基本的算法 K-Means. 聚类 我们都知道,在机器学习中,一般分为有监督.无监督.半监督学习三类.其中无监督学习常用的方法便是聚类. 将一个数

内容导入: 聚类是无监督学习的典型例子,聚类也能为企业运营中也发挥者巨大的作用,比如我们可以利用聚类对目标用户进行群体分类,把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体,从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化.个性化的运营和服务:还可以利用聚类对产品进行分类,把企业的产品体系进一步细分成具有不同价值.不同目的的多维度的产品组合,在此基础分别制定和相应的开发计划.运营计划和服务规划.这都将提升运营的效率和商业效果. 聚类方法分为基于划分的聚类.基于层次的聚类.基于密度的聚类.基于网络的聚类

属于无监督学习,聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签,只是根据数据特征去学习,找到相似数据的特征,然后把已知的数据集划分成几个不同的类别 算法原理: 假设数据总共有m条,计划分成3个类别 先随机在这个空间中选取三个点,称之为中心点:计算所有的点到这三个点的距离,这里的距离计算使用的是欧氏距离:使用每个组的数据计算出这些数据的一个均值,使用这个均值作为下一轮迭代的中心点 如何确定k值 手肘法(适用于k值不那么大) 循环尝试k值,计算在不同的k值情况下,所有数据的损失即用每一个数据点到中心点的距离

    k-means案例分析 手写数字数据上K-Means聚类的演示 from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans def kmeans(): """ 手写数字聚类过程 :return: None """ # 加载数据 ld = load_digits() print(ld.target[:20]) # 聚类 km = KMeans

KMeans算法是一种无监督学习,它会将相似的对象归到同一类中. 其基本思想是: 1.随机计算k个类中心作为起始点. 将数据点分配到理其最近的类中心. 3.移动类中心. 4.重复2,3直至类中心不再改变或者达到限定迭代次数. 具体的实现如下: from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # Load dataset url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/mac

作为聚类的代表算法,k-means本属于NP难问题,通过迭代优化的方式,可以求解出近似解. 伪代码如下: 1,算法部分 距离采用欧氏距离.参数默认值随意选的. import numpy as np def k_means(x,k=4,epochs=500,delta=1e-3): # 随机选取k个样本点作为中心 indices=np.random.randint(0,len(x),size=k) centers=x[indices] # 保存分类结果 results=[] for i in ra

1. K-means++原理 K均值聚类属于启发式方法,不能保证收敛到全局最优,初始中心的选择会直接影响聚类结果.K-means是随机选择样本点作为聚类中心,容易造成算法局部收敛或者需要较多迭代次数,而K-means++将初始点的选择转化为概率问题,容易得到更好的初始聚类中心,加速算法收敛.下图是算法的步骤,转载自Yixuan-Xu的博客,有兴趣了解K-means算法的小伙伴可以进传送门看一看. 2.算法实现 利用sklearn的数据库生成数据集 # make datasets X,y=data

本稿为初稿,后续可能还会修改: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/ 简书:建设中... 知乎:建设中... 当我们在谈论kmeans(1) 引言 当希望快速了解或回顾某些算法的发展时,一般而言,大家都会选择阅读综述性文章,然后有选择性的阅读部分论文.而这种高效率的做法的负面,就是比较无趣的体验,毕竟一直都行走在别人规划好的思路中,总感觉少了点趣味性. 此系列文章一方面旨在回顾一些算法的历史演变轨迹:同时,看看能否挖掘

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:10:56 今天的主要内容有k-means.混合高斯模型. EM算法.对于k-means大家都不会陌生,非常经典的一个聚类算法,已经50多年了,关于clustering推荐一篇不错的survey: Data clustering: 50 years beyond K-means.k-means表达的思想非常经典,就是对于复杂问题分解成两步不停的迭代进行逼近,并且每一步相对于前一步

引入 作为练手,不妨用matlab实现K-means 要解决的问题:n个D维数据进行聚类(无监督),找到合适的簇心. 这里仅考虑最简单的情况,数据维度D=2,预先知道簇心数目K(K=4) 理论步骤 关键步骤: (1)根据K个簇心(clusters,下标从1到K),确定每个样本数据Di(D为所有数据整体,Di为某个数据,i=1...n)所属簇,即欧氏距离最近的那个. 簇心编号: c_i = arg min_{j} {D_i - clusters_j}, 即使得欧氏距离最近的那个j (2) 更新簇心

背景: 在所有聚类算法中KMeans算是表面上最简单的一种,没有过多恼人的古希腊符号公式,没有过分繁杂的公式嵌套.对于一个初学矩阵或者仅有向量概念的非专业人士的来说,不可不畏是一把踹门利器.这个世界上越是简单的东西,其实越是复杂,尤其在笔者将其改造成MapReduce时,发现并非那么容易一跃而过.虽然有现成的代码供把玩,但是对于练手还是值得一试. 心得: · 纯理论一笔带过 KMean的大致实现过程就是任意指定N个的质心,然后对所有星星进行遍历,寻找与这个N个质心距离最近欧几里得距离的星星,将其

最近看了吴恩达老师的机器学习教程(可以在Coursera,或者网易云课堂上找到)中讲解的k-means聚类算法,k-means是一种应用非常广泛的无监督学习算法,使用比较简单,但其背后的思想是EM算法(看李航老师统计学习方法看了半天还是没太明白,后面找了一篇博客,博主对EM算法讲解非常通俗易懂).这里对k-means算法和应用做一个小笔记,脑袋记不住那么多hh.本文用的数据和代码见github. 一.k-means算法 在介绍k-means算法之前,先看一个课程中使用k-means对二维数据进行

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓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(也就是上面所说的K个邻居),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