k-均值聚类是一种表示学习算法。k-均值聚类算法将训练集分成k个靠近彼此不同样本聚类。因此我们可以认为该算法提供了k维的one-hot编码向量h以表示输入x。当x属于聚类i时，有，的其他项为零。k-均值聚类提供的one-hot编码也是一种稀疏表示，因为每个输入表示中大部分元素为零。之后，我们会介绍能够学习更灵活的稀疏表示的一些其他算法(表示中每个输入x不止一个非零项)。one-hot编码是稀疏...
原创
2021-08-13 09:46:33
513阅读
动态聚类方法是模式识别中一种普遍采用的方法，它具有以下3个要点： 1：选定某种距离度量作为样本间的相似性度量 2：确定某个评价聚类结果质量的准则函数 3：给定某个初始分类，然后用迭代算法找出使准则函数取极值的最好的聚类结果K-MEANS算法:输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库。输出：满足方差最小标准的k个聚类。处理流程： （1
转载
2021-12-22 13:56:54
106阅读
动态聚类方法是模式识别中一种普遍采用的方法，它具有以下3个要点： 1：选定某种距离度量作为样本间的相似性度量 2：确定某个评价聚类结果质量的准则函数 3：给定某个初始分类，然后用迭代算法找出使准则函数取极值的最好的聚类结果 K-MEANS算法: 输入：聚类个数k，以及包含 n个数据对
转载
2022-04-11 14:08:12
59阅读
Kernel K-means是一种扩展版本的K-means算法，它，在这个高维空间中执行聚类。这种映射允许线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分，从而提高聚类的效果。Kernel K-means的核心在于它不需要显式地知道映射后的数据点，而是利用核函数来计算。
原创
2024-07-15 15:52:48
157阅读
//写个简单的先练习一下,测试通过//k-均值聚类算法C语言版 #include #include #include
原创
2022-01-13 15:06:41
229阅读
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为 K 个不同的类别，每个类别由其内部的数据点表示。该算法通过将每
原创
2024-04-03 13:18:30
120阅读
一：实验目的 通过编程，实现将一幅彩色图像分割为若干个同质区域，即采用K-Means
转载
2022-11-29 17:55:36
610阅读
1评论
k - 均值聚类算法对聚类得到的簇进行后处理二分k -均值聚类算法聚类是一种无监督学习,聚类分析试图将相似的对象归入同一簇,将不相同的对象归到不同簇中。相似这一概念取决于所选的相似度计算方法。K-均值聚类算法优点：易于使用缺点：收敛于局部极小值（converge at local minima）；大规模数据集上运行很慢适用范围：数
原创
2023-02-18 00:25:58
243阅读
小批量K-均值（Mini Batch K-Means）是一种K-Means聚类算法的变种，它旨在处理。传统K-Means算法需要在每一轮迭代中遍历整个数据集，这在数据量巨大时是非常耗时的。Mini Batch K-Means通过每次（即“mini batch”）来更新聚类中心，从而显著减少了计算时间。
原创
2024-07-15 15:52:38
432阅读
机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类（K-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不相交的簇。该算法通过迭代的方式将每个样本分配到最近的簇，并更新簇的质心，直到达到收敛条件。以下是K-均值聚类算法的步骤：
初始化：从数据集中随机选择K个样本作为初始质心。
分配：计算每个样本与每个质心之间的距离，并将样本分配到距离最近的质心所属的簇。
在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。
转载
2021-07-07 14:35:35
10000+阅读
聚类是一种无监督的学校方法，无监督学习就是事先不知道要寻找的内容，即没有目标变量；kmeans（K-均值）算法是一种广泛使用的聚类算法，其中K指的是用户指定的要创建的簇的数目；fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfr
原创
2021-03-02 10:50:11
811阅读
机器学习实战之K-Means算法 test10.py kMeans.py
转载
2018-03-08 12:23:00
58阅读
2评论
本文中我们将会聊到一种常用的无监督学习算法——K-means。1、K-means算法的原理K-means算法是一种迭代型的聚类算法，在算法中我们首先要随机确定K个初始点作为质心，然后去计算其他样本
原创
2023-02-21 16:31:33
196阅读
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」接微*公号文章：10 种顶流聚类算法，附 Python 实现聚类分析概述聚类分析的定义与意义聚类分析（Clustering Analysis）是一种将数据对象分成多个簇（Cluster）的技术，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学
原创
2024-06-23 23:30:06
64阅读
对于 n 个样本点来说，根据距离公式（如欧式距离）去计算它们的远近，距离越近越相似。按照这样的规则，我们把它们划
原创
精选
2024-06-20 11:29:07
328阅读
《Data Algorithm》读书笔记之十二 — K-均值聚类【updating…】1. K-均值聚类算法1.1 简介K-均值聚类算法是一个迭代算法，它需要多个Map? Reduce阶段。需要根据不同的质心执行多次，直至其收敛（多次迭代相同的 MapReduce 作业后找到最优的簇）1.2 什么是聚类？基本来说，给定K > 0， （这里K 是簇数） 和一个集合（其中包括需要聚类的...
原创
2021-07-08 13:38:14
117阅读
1.KNN定义 KNN属于有监督的学习，其基本思想是：在已知分类的一个训练数据集中，输入新的未知分类的实例，通过与训练数据集中的数据一一对比，找到与该实例最近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，则将该输入实例分为这个类。 如下图，绿色圆作为未知分类的数据被输入，此时我们根据周
原创
2017-07-09 18:17:26
2182阅读
