机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据分成K个不同的类别。该算法将每个数据点都视为一个向量，并通过计算各数据点之间的距离来确定它们所属的类别。具体地说，该算法的流程如下：选择K个随机的点作为初始聚类中心；对每个数据点，计算其与K个聚类中心之间的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心所代表的类别；对于每个类别，重新计算其聚类中心；重复步骤2和3，直到聚类中心不再改变或达到预设停止条件。K-....
【Python机器学习】Mean Shift、Kmeans聚类算法在图像分割中实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Mean Shift算法是根据样本点分布密度进行迭代的聚类算法，它可以发现在空间中聚集的样本簇。簇中心是样本点密度最大的地方。Mean Shift算法寻找一个簇的过程是先随机选择一个点作为初始簇中心，然后从该点开始，始终向密度大的方向持续迭代前进，直到到达密度最大的位置。然后在剩下的点里重复以上过程，找到所有簇中心。如何找到密度大的方向并前进多....
【Python机器学习】聚类算法任务，评价指标SC、DBI、ZQ等系数详解和实战演示（附源码 图文解释）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、聚类任务设样本集S={x_1,x_2,…,x_m}包含m个未标记样本，样本x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))是一个n维特征向量。聚类在分簇过程的任务是建立簇结构，即要将S划分为k（有的聚类算法将k作为需事先指定的超参数，有的聚类算法可自动确定k的值）个不相交的簇C_1,C_2,…,C_k，C_l∩C_l^′=∅且....
【机器学习基础】K-Means聚类算法
1 聚类算法分析概述近几年，随着网络的发展，越来越多的人开始习惯于在网上找信息，而网络也逐渐地走进了人们的日常生活。从人们每天都会接触到大量的数据，比如文字、音乐、图像、视频等等。随着信息的增多，人工智能应运而生。而在人工智能这个概念中，机器学习尤为重要，是实现人工智能的基础。机器学习，就是让计算机具有人一样的学习能力的技术，对当前和历史的海量数据进行挖掘、分析，并从中发现有价值的信息和规律。随....
09 机器学习 - Kmeans聚类算法案例
1. 需求对给定的数据集进行聚类本案例采用二维数据集，共80个样本，有4个类。样例如下（testSet.txt）：1.658985 4.285136 -3.453687 3.424321 4.838138 -1.151539 -5.379713 -3.362104 0.972564 2.924086 -3.567919 1.531611 0.450614 -3.302...
08 机器学习 - Kmeans聚类算法原理
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 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，其中两个紧凑一些，剩下那个松散一些，如图所示：我们的目的是为这些数....
机器学习聚类算法
1 认识聚类算法使用不同的聚类准则，产生的聚类结果不同。1.1 聚类算法在现实中的应用用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序图像分割，降维，识别；离群点检测；信用卡异常消费；发掘相同功能的基因片段1.2 聚类算法的概念聚类算法：一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中....
机器学习系列 | 02：聚类算法指标整理
前言 本文主要介绍聚类算法的一些常见评测指标。 【更多、更及时内容欢迎留意微信公众号： 小窗幽记机器学习 】 假设某一种算法得到聚类结果为: $$ \mathrm{A}=\left[\begin{array}{lllllllll} 1 & 2 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 2 & 2 & 2 &...
连载｜机器学习｜聚类算法（上）
聚类任务对于训练样本的标记信息是未知的情况下，我们的目标就会变成通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，我们把这样的学习方法称之为“无监督学习”，而在此类学习任务中，研究最多应用最广的就是“聚类”。在聚类算法中，我们试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。而对于样本来说，我们并不知道其内部存在的类别，所以我们分出的这些“簇”就可能对应着一些潜在的概念（....
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