一、K-均值聚类(K-means) k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标
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2019-06-10 10:14:00
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K-Means
原创
2021-08-19 12:53:06
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使用TensorFlow实现K-Means算法,并将其应用于分类
手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库
手写数字作为训练样本(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)。
Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.
Author: Aymeric Damien
Project: https:...
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2021-07-15 15:12:54
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K-Means是聚类算法中的一种,其中K表示类别数,Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类别的数量。
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2017-04-11 08:43:00
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使用TensorFlow实现K-Means算法,并将其应用于分类手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库手写数字作为训练样本(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)。Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.Author: Aymeric DamienProject: https:...
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2022-02-09 18:29:53
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介绍K-means算法是是最经典的聚类算法之一,它的优美简单、快速高效被广泛使用。它是很典
原创
2022-08-21 00:35:17
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1.K-Means算法 K-Means算法,也被称为K-平均或K-均值算法,是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是聚焦于相似的无监督的算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。之所以被称为K-Means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。2.聚类的概念 聚
K-means算法是很典型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。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心,初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离将
原创
2014-10-14 19:12:30
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K-means算法 在聚类问题中,给定数据集{x(1), . . . , x(m)},想要把这些数据划分成几个紧密联系的簇(clusters)。通常情况下,这里的x(i)∈ Rn,而标签y(i)是未知的。因此这是一个非监督式学习(unsupervised learning)问题。 最简单的聚类算法是
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2018-11-04 16:28:00
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最近在学习一些数据挖掘的算法,看到了这个算法,也许这个算法对你来说很简单,但对我来说,我是一个初学者,我在网上翻看了很多资料,发现中文社区没有把这个问题讲得很全面很清楚的文章,所以,把我的学习笔记记录下来,分享给大家。在数据挖掘中,k-Means 算法是一种cluster analysis的算法,其...
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2015-09-17 04:46:00
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from numpy import concatenate,column_stack,row_stackimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#%matplotlib inlinefrom sklearn.datasets.samples_generator import make
原创
2023-01-13 00:33:25
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1. [代码][C/C++/Objective-C]代码 001#include <
也同时将确定,为了优化目标函数,k-means采用迭代求解的方法,首先固定。分配每个样本点到其最近的中心点所在的簇。首先初始化簇中心,固定。
聚类的基本思想俗话说"物以类聚,人以群分"聚类(Clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning),简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似,聚类的效果越好。定义:给定一个有个对象的数据集,聚类将数据划分为个簇,而且这个划分满足两个条件:每个簇至少包含一个对象每个对象属于且仅属于一个簇。基本思想:对给定的,算法首先给出一个初始的划分方法,以后通过反复
原创
2021-03-04 14:58:28
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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
原创
2021-08-11 16:09:41
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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
原创
2021-08-11 16:09:43
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K-Means(K均值) 介绍 K-Means是被应用的最广泛的基于划分的聚类算法,是一种硬聚类算法,属于典型的局域原型的目标函数聚类的代表。算法首先随机选择k个对象,每个对象初始地代表一个簇的平均值或者中心。对于剩余的每个对象,根据其到各个簇中心的距离,把他们分给距离最小的簇中心,然后重新计算...
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2015-04-25 12:40:00
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k:初始中心点个数,计划聚类树 >想聚集的个数,中心点也可叫做质点,可以任意选择点数 means:求中心点到其他数据点距离的平均值 >采用欧氏距离 方法: 1.确定K,选择k个质心,求每个点到各个质心的距离,判断离哪个最近就归到哪一个 如俩图所示,呈现第一次做完之后的结果,与我们想象的聚类不太一样, ...
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2021-10-08 14:42:00
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K-Means(K均值) 介绍 K-Means是被应用的最广泛的基于划分的聚类算法,是一种硬聚类算法,属于典型的局域原型的目标函数聚类的代表。算法首先随机选择k个对象,每个对象初始地代表一个簇的平均值或者中心。对于剩余的每个对象,根据其到各个簇中心的距离,把他们分给距离最小的簇中心,然后重新计算...
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2015-04-25 12:40:00
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