算法的概念不做过都解释,google一下一大把.直接贴上代码,有比较详细的注释了. 主程序: import scala.io.Source import scala.util.Random /** * @author vincent * */ object LocalKMeans { def main(args: Array[String]) { val fileName = "/home/vincent/kmeans_data.txt" val knumbers = 3 val ra

从前也练习使用过OpenCV的Kmean算法,但是那版本低,而且也是基于C的开发.这两天由于造论文的需要把它重新翻出来在研究一下C++,发现有了些改进 kmeans C++: doublekmeans(InputArraydata, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteriacriteria, int attempts, int flags, OutputArraycenters=noArray() ) data:输入样本,要分类的对象,浮点

import matplotlib.pyplot as plt X=[56.70466067,56.70466067,56.70466067,56.70466067,56.70466067,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,58.03256629,59.3604719,59.3604719,59.3604719,59.3604719,59.3604719,59.3

kmean均值算法是一种最常见的聚类算法.算法实现简单,效果也比较好.kmean算法把n个对象划分成指定的k个簇,每个簇中所有对象的均值的平均值为该簇的聚点(中心). k均值算法有如下五个步骤: 随机生成最初始k个簇心.可以从样本中随机选择,也可以根据样本中每个特征的取值特点随机生成. 对每个样本计算到每个簇心的欧式距离,将样本划分到欧氏距离最小的簇心(聚点). 对划分到同一个簇心(聚点)的样本计算平均值,用均值更新簇心(聚点) 若某些簇心(聚点)发生变化,转到2:若所有的聚点都没有变化,转5

转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html k-mean算法与EM K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后

(1)k-mean聚类 k-mean聚类比较容易理解就是一个计算距离,找中心点,计算距离,找中心点反复迭代的过程, 给定样本集D={x1,x2,...,xm},k均值算法针对聚类所得簇划分C={C1,C2,...,Ck}最小化平方误差 μi表示簇Ci的均值向量,在一定程度上刻画了簇内样本围绕均值向量的紧密程度,E值越小则簇内样本相似度越高. 下边是k均值算法的具体实现的算法 k均值算法的缺点是:(1)对于离群点和孤立点敏感:(2)k值选择; (3)初始聚类中心的选择: (4)只能发现球状簇. k

知识点: # coding = utf-8 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans """ 非监督学习: 聚类算法: 1.随机再数据当中抽取三个样本,当作三个类别的中心点(k1,k2,k3) 2.计算其余的点分别到这三个中心点的距离,每一个样本有三个距离(a,b,c) 从中选出距离最近的一个点作为自己的标记形成三个族群 3.分别计算这三个族群的平均值,把三个平均值与之前

转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html k-mean算法与EM K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后

        #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> #define MAX_CLUSTERS (8) using namespace std; int main( int argc, char **argv) { IplImage *imgA = cvLoadImage( "1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH | CV_LOAD_IMAGE_ANY

n = 100g = 6 set.seed(g)d <- data.frame(x = unlist(lapply(1:g, function(i) rnorm(n/g, runif(1)*i^2))),                 y = unlist(lapply(1:g, function(i) rnorm(n/g, runif(1)*i^2))))plot(d)###################d = read.table('clipboard',header = T)plot(

1. 聚类(Clustering) 1.1 无监督学习: 简介 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数.与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的: 在非监督学习中,我们需要将一系列无标签的训练数据,输入到一个算法中,然后我们告诉这个算法,快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据.我们可能需要某种算法帮助我们寻找一种结构.图上的数

# -*- coding: utf-8 -*-from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.externals import joblibimport numpy feature =numpy.random.rand(40,20) #调用kmeans类clf = KMeans(n_clusters=9)s = clf.fit(feature)print s #9个中心print clf.cluster_centers_ #每个样本所属的簇print

无监督-无标签 聚类,难点在于评估和调参. k-means最简单实用 基本概念 K值:数据聚成多少类. 质心:各个维度算平均数.Centroid 相似度量:距离来算(欧式距离——直线距离,余弦距离) 样本之间的距离要先做标准化.(例如先都画到0-1之间) 优化,样本离质心间距离求和.(Ci是质心,x是样本).越小越好,距离越小越相似,希望数据点到各自质心的距离越小越好(聚类). 工作流程 1.随机初始化 要聚成两类则随机初始化两个质心, 遍历所有的点,算两个质心距离:哪个离得近,分类 更新质心:

才发现k-means 聚类这么简单,-_-|| 首先讲一下最朴素的k-means, 首先k-means 是一个迭代过程. 所以我们需要先确定初始,最简单的一个办法就是随机从样本中抽取k个出来,作为初始的聚类中心,并标号为1,2,3……k. 接下开始做迭代,每次迭代只分两步 1.将所有点进行标号,离这个点最近的聚类中心是几号,就标几号. 2.对同一标号的点求算术平均数,作为该标号新的聚类中心. 一直迭代下去,直到聚类中心不再改变就行了-_-|| 等过几天在补上代码

import numpy as np from k_initialize_cluster import k_init np.random.seed() class YOLO_Kmeans: def __init__(self, cluster_number, filename): self.cluster_number = cluster_number self.filename = "train.txt" def iou(self, boxes, clusters): # 1 box

一.K均值聚类算法 算法步骤如下: 1.初始化 已知数据集合X,及事先指定聚类的总类数N,在X中随机选取N个对象作为初始的聚类中心. 2.设定迭代终止条件 通常设置最大循环次数或者聚类中心的变化误差. 3.更新样本对象所属类 根据距离准则将数据对象分配到距离最接近的类. 4.更新类的中心位置 将每一类的平均向量作为下次迭代的聚类中心. 5.重复步骤3~4,满足步骤2中的迭代终止条件时,停止 Matlab代码见下图: K均值聚类算法-Matlab代码 二.K均值聚类算法应用举例 1.随机生成三组数

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

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聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)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. 簇识别(cluster identification)给出簇类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么. K-均值聚类算法 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据

http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420 K-Means clustering参数说明: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans class sklearn.cluster