k-means

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K-Means 及 K-Means++

https://my.oschina.net/u/4312735/blog/3615453

原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心: 假设已经选取了n个初始聚类中心(0

2019/03/13 00:00

k-means

https://my.oschina.net/u/4302666/blog/3570222

https://www.cnblogs.com/zy230530/p/7029025.html k-means算法中的k表示聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据的均值作为该簇的中心(质心)即用每一个类的质心对该簇进行描述。k-means...

2019/04/17 00:00

K-means

https://my.oschina.net/u/2915671/blog/1805866

https://max.book118.com/html/2014/0401/7168562.shtm https://www.cnblogs.com/moondark/archive/2012/03/08/2385770.html...

2018/05/03 00:00

Spark2.0机器学习系列之9: 聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means)

https://my.oschina.net/u/4382694/blog/4225116

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 ...

2018/02/01 00:00

K-means算法

https://my.oschina.net/u/1412321/blog/184485

1. 聚类问题 1.1. 相异度 设X={x1,x2,…,xn },Y={y1,y2,…,yn },其中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的相异度可定义为: 相异度是两个元素对实数域的一个映射,所映射...

2013/12/14 00:00

聚类-K-Means

https://my.oschina.net/u/4309498/blog/3245513

1.什么是K-Means? K均值算法聚类 关键词:K个种子,均值 聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析(cluster analysis)的...

2020/04/16 00:00

K-Means算法

https://my.oschina.net/u/4004713/blog/2253090

K-Means算法可视化:https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/ 基本概念: 要得到簇的个数,需要指定K值 质心:均值,即向量各维取平均即可(坐标值求平均) 距离...

2018/10/26 00:00

K-Means算法

https://my.oschina.net/u/2245485/blog/759686

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:如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说,相异度就是两个东西差别有多大,例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑...

2016/10/17 00:00

K-Means 算法

https://my.oschina.net/u/437275/blog/66234

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。 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看...

2012/07/09 00:00

机器学习 --- k-means

https://my.oschina.net/u/4925023/blog/4879991

k-means是属于机器学习里面的非监督学习,通常是大家接触到的第一个聚类算法,其原理非常简单,是一种典型的基于距离的聚类算法。 聚类算法中,将相似的数据划分为一个集合,一个集合称为一个...

2020/11/28 00:00

K-means clustering

https://my.oschina.net/u/4315677/blog/3787784

K-means算法是一种迭代算法,步骤如下: 1.随机初始化K个聚类中心u1,u2,...,uk 2.根据每个样本和各个聚类中心的距离给每个样本打上标签(例如,x(i)与u3的距离最小,则x(i)的标签为3) 3.计算...

2018/10/18 00:00

sklearn k-means

https://my.oschina.net/u/4269071/blog/3358021

一.k-means原理 k-means属于无监督学习。 将原始点分成3类 k的取值, 1.需要将样本分成几类,k就取几 2.通过网格搜索自动调节 中心点计算:所有点的x,y,z取平均(x1+x2+……xn)/n,(y1+y2...

2019/10/31 00:00

K-Means 聚类

https://my.oschina.net/u/4325884/blog/4034590

机器学习中的算法主要分为两类,一类是监督学习,监督学习顾名思义就是在学习的过程中有人监督,即对于每一个训练样本,有对应的标记指明它的类型。如识别算法的训练集中猫的图片,在训练之前...

2018/03/24 00:00

K-means算法

https://my.oschina.net/u/3844408/blog/4823853

算法描述: 1> 从N个数据中选出K个元素作为质心,即数据将被分成K簇 2> 依次计算剩下的每一个元素到K个元素的相异度,一般是计算距离,将这些元素分别划分到相异度最低的簇中去 3> 根据聚类结...

2015/10/02 00:00

机器学习 --- k-means

https://my.oschina.net/u/4403110/blog/4758481

k-means是属于机器学习里面的非监督学习,通常是大家接触到的第一个聚类算法,其原理非常简单,是一种典型的基于距离的聚类算法。 聚类算法中,将相似的数据划分为一个集合,一个集合称为一个...

2020/11/29 00:00

机器学习 --- k-means

https://my.oschina.net/u/4925023/blog/4879959

k-means是属于机器学习里面的非监督学习,通常是大家接触到的第一个聚类算法,其原理非常简单,是一种典型的基于距离的聚类算法。 聚类算法中,将相似的数据划分为一个集合,一个集合称为一个...

2020/11/28 00:00

K-means Clustering

https://my.oschina.net/u/1169563/blog/405967

一:算法 K-means 算法是机器学习 聚类算法中很常用,也是最基本的一种算法。聚类算法属于无监督学习算法。算法的步骤分为以下两步:1,根据分组大小K的值,找出K个中心点,而这时候其他点也...

2015/04/24 00:00

K-means算法

https://my.oschina.net/u/3960417/blog/4743443

2019/08/16 00:00

K-Means 算法

https://my.oschina.net/u/4266515/blog/3329859

认识 K-Means 是属于聚类算法中的一种, 聚类算法呢, 是属于 无监督学习. 不需要数据的标签(label). 主要用途是为了发现数据中的规律(模式), 就咱平时说的数据挖掘. 使用的场景, 从营销领域来...

2019/12/14 00:00

K-MEANS算法

https://my.oschina.net/u/4368300/blog/3797164

聚类概念: 无监督问题:我们手里没有标签了 聚类:相似的东西分到一组 难点:如何评估,如何调参 要得到簇的个数,需要指定K值 质心:均值,即向量各维取平均即可 距离的度量:常用欧几里得...

2018/10/11 00:00
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