【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用K均值K-means进行聚类（九）
[toc]1 前言1.1 K-means的介绍K均值（K-means）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数据组。该算法通过迭代优化来最小化所有数据点与其所属簇的欧氏距离之和，从而找到最佳的簇划分。需要区分一下，K-means和KNN是两种不同的机器学习算法，K-means和KNN都是基于距离度量的算法，但前者用于聚类问题，而后者用于分....
机器学习实战（一）：Document clustering 文档聚类
1. 简介 文档聚类是指根据文档的文本和语义背景将其归入不同的组别。它是一种无监督的技术，因为我们没有文件的标签，它在信息检索和搜索引擎中得到了应用。 为了根据文档的内容进行分类，我决定使用K-手段算法。由于项目是没有标签的，这显然是一个无监督的学习问题，最好的解决方案之一应该是K-Means。当然，我们可以使用不同的算法，如高斯混合模型，甚至深度学习方法，如自动编码器。....
【阿旭机器学习实战】【17】KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数K
KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数？问题描述我们随机生成一些二维点的数据，然后通过不同的K值对其进行分类评估。具体步骤：随机生成一些二维点选取不同的K值进行模型训练，并计算轮廓系数画出K值与轮廓关系的折线图，看取哪一个K值合适1. 随机生成二维数据点import numpy as npx1 = np.random.randint(1,10,size=14) x2 = np.random....
【阿旭机器学习实战】【18】KMeans聚类中的常见问题
KMeans聚类中的常见问题使用make_blobs创建样本点samples,targets = datasets.make_blobs(n_samples=150,n_features=2,centers=3,random_state=1) plt.scatter(samples[:,0],samples[:,1],c=targets) 1、K值不合适km = KMeans(n_cluster....
机器学习原理与实战 | K-means聚类算法实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. K-均值算法介绍from sklearn.datasets import make_blobs # 产生聚类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=200, # 样本数 n_features=...
SLS机器学习最佳实战：日志聚类+异常告警
0.文章系列链接 SLS机器学习介绍（01）：时序统计建模 SLS机器学习介绍（02）：时序聚类建模 SLS机器学习介绍（03）：时序异常检测建模 SLS机器学习介绍（04）：规则模式挖掘 SLS机器学习介绍（05）：时间序列预测 一眼看尽上亿日志-SLS智能聚类(LogReduce)发布 SLS机器学习最佳实战：时序异常检测和报警 SLS机器学习最佳实战：时序预测 1.手中的锤子都...
DIY图像压缩——机器学习实战之K-means 聚类图像压缩：色彩量化
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者：ML bot2这篇文章是K均值聚类算法（K-means clustering）的一个简单应用：压缩图像。 在彩色图像中，每个像素的大小为3字节（RGB），可以表示的颜色总数为256 * 256 * 256。下图为1280 x 720像素的图像，采用PNG格式（一种无损压缩技术），大小为1.71 MB。 我们的目标....
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