上了斯坦福Andrew NG 课，把所有的练习用matlab 做完一遍之后感觉意犹未尽，因此决定用pyton 将课内算法逐一实现一遍，以加深理解，同时也避免自己成为调包侠，哈哈，话不多说，进入正题。 Kmeans 是一个经典的无监督聚类算法，算法内容比较容易理解。有兴趣的同学可以百度相关论文研读其内容，这里不再赘述。 Kmeans 算法流程如下： Input: -K (聚类数目，即所需分类的
转载
2023-10-13 11:43:28
54阅读
Kmeans算法Kmeans是简单的聚类分析算法。其常用在数据分析与人工智能中。简单说，Kmeans算法就是把一个集合中的东西分为若干子集，这几个子集内的元素具有空间相近或者特点相近。做法：1. 随机选取K各中心点，生成对应的k个簇。2. 遍历所有的数据点，依据“距离’”将每一个数据点划分到最近的中心点所在
转载
2024-02-11 08:17:53
82阅读
1.MATLAB函数Kmeans使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)各输入输出参数介绍：X: N*P的数据矩阵，N为数据个数，P为单个数
转载
2024-01-15 19:11:21
44阅读
今日面试题请说说Kmeans的优化解析一k-means：在大数据的条件下，会耗费大量的时间和内存。 优化k-means的建议： 1、减少聚类的数目K。因为，每个样本都要跟类中心计算距离。 2、减少样本的特征维度。比如说，通过PCA等进行降维。 3、考察其他的聚类算法，通过选取toy数据，去测试不同聚类算法的性能。 4、hadoop集群，K-means算法是很容易进行并行计算的。解析二一、k-m
先放一段其他大神的理解，讲的已经很清楚了，后面结合代码说说我的理解 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
1. Kmeans聚类算法原理1.1 概述K-means算法是集简单和经典于一身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。该算法认为类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。 1.2 算法图示假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两
转载
2023-08-21 15:52:13
72阅读
什么是 A* 算法？A* 是最受欢迎的寻路选择，因为它相当灵活，可以在各种环境中使用。它是一种人工智能算法，用于查找从开始到结束状态的最短路径。它可以应用于角色路径查找、解谜等等。它确实有无数的应用。斯坦福研究所（现为SRI International）的Peter Hart、Nils Nilsson和Bertram Raphael于1968年首次发表了该算法。A* 算法同时使用从起点到
原创
精选
2024-03-08 10:04:38
1786阅读
刚刚研究了Kmeans。Kmeans是一种十分简单的聚类算法。可是他十分依赖于用户最初给定的k值。它无法发现随意形状和大小的簇。最适合于发现球状簇。他的时间复杂度为O(tkn)。kmeans算法有两个核心点：计算距离的公式&推断迭代停止的条件。一般距採用欧式距离等能够随意。推断迭代停止的条件能够有：1） 每一个簇的中心点不再变化则停止迭代2）全部簇的点与这个簇的中心点的误差平方和（SSE）
转载
2023-05-26 23:49:52
93阅读
import matplotlib.pyplot as plt #画图用 import random import copy import operator #判断列表相等 k=2 #簇数量 data=[(1,2),(2,3),(2,4),(3,3),(10,16)] def show(x): fo
原创
2022-09-10 00:59:19
129阅读
K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的）1、概述K-means算法是集简单和经典于一身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。该算法认为类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。2、核心思想通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。k
转载
2023-08-25 17:25:47
315阅读
并对其内容进行了补充和完善，使代码可以直接运行，运算的原始数据由随机数产生。图示为3个簇，1000个二维变量的分类结果主程序：import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import
转载
2023-06-01 10:33:55
89阅读
介绍首先要知道为什么要聚类？简来说：就是没有目标值，自己创造目标值复杂说：通常聚类是做在分类之前的，当数据集没有目标值的时候，就只能通过聚类的方式，将一定量的样本化为一类，另外一部分样本再化为一类，然后这些样本所属于的类别就作为其样本的目标值，之后便在做常规的分类预测。聚类算法之Kmeans的步骤（过程）：ps:先假设此时有1000个样本（点），要将其划分为3个类别（k=3）1、首先，就可以随机的
转载
2024-03-21 22:03:09
56阅读
1.1Kmeans算法理论基础 K均值算法能够使聚类域中所有样品到聚类中心距离平方和最小。其原理为：先取k个初始聚类中心，计算每个样品到这k个中心的距离，找出最小距离，把样品归入最近的聚类中心，修改中心点的值为本类所有样品的均值，再计算各个样品到新的聚类中心的距离，重新归类，修改新的中心点，直
转载
2024-05-15 08:50:27
49阅读
k-means算法此次的作业是要求我们利用所学知识实现利用python实现k-means算法，首先我们先来简单的介绍一下k-means算法： k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的。算法实现思路k-means算法是一种基于
转载
2023-08-11 22:14:29
84阅读
一、背景煤矿地磅产生了一系列数据： 我想从这些数据中，取出最能反映当前车辆重量的数据（有很多数据是车辆上磅过程中产生的数据）。我于是想到了聚类算法KMeans，该算法思想比较简单。二、算法步骤1、从样本中随机取出k个值，作为初始中心2、以k个中心划分这些数据，分为k个组3、重新计算出每个组的中心，作为新中心4、如果初始中心和新中心不相等，则把新中心作为初始中心，重复2，3。反之，结束注意
转载
2023-08-06 10:30:13
98阅读
Kmeans算法及简单案例Kmeans算法流程选择聚类的个数k.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。对每个点确定其聚类中心点。再计算其聚类新中心。重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。）Kmeans算法流程案例将下列数据点用K-means方法进行聚类（这里使用欧式距离作为度量，K取值为2） P1~P15这15个数据点的二维坐标图如下：指定P1、P2为初
转载
2023-08-25 16:25:56
167阅读
算法优缺点：优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据算法思想k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的
转载
2023-08-20 20:28:35
89阅读
算法原理原理很简单，我就不细说了(如果这还看不懂，建议补一下数学知识)，直接参考周志华老师的《机器学习》，上面也把算法的实现过程总结了。算法原理.PNG算法流程分析下面先看一下算法的流程，分析、理解每一个步骤才能正确写出程序。算法的流程.PNG算法过程第1行：根据要聚类的簇数k随机选择k个样本作为均值向量。算法过程第3行：初始化聚类结果的存储变量算法过程第5行：计算m个样本分别到k个均值向量的距离
转载
2024-01-12 12:18:50
56阅读
简介通过使用python语言实现KMeans算法，不使用sklearn标准库。 该实验中字母代表的含义如下：p:样本点维度n:样本点个数k:聚类中心个数实验要求使用KMeans算法根据5名同学的各项成绩将其分为3类。数据集数据存储格式为csv，本实验使用数据集如下：实验步骤引入需要的包 本实验只需要numpy和pandas两个包， 其中numpy用于数值计算，pandas用于读取数据。import
转载
2023-12-24 13:01:20
49阅读
k-means聚类算法K-means聚类算法是一种常用的聚类算法，它是重复移动数据类中心的过程，然后划分内部成员，其具体执行过程如下：1.首先随机选取k个样本作为初始均值向量2.计算每一个样本与均值向量之间的欧式距离，选取与当前样本欧式距离最小均值向量的类别作为当前样本的类别3.计算每一个类别的向量的均值重新作为新的均值向量4.重复2-3的过程直到均值向量没有变化或者达到一定的迭代次数结束本文采用
转载
2023-08-14 23:25:47
87阅读
