瞎聊机器学习——K-均值聚类（K-means）算法
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距离每一个质心的距离，将该样本归类为距离最近的一个质心所属类别中（一个簇中）。举个例子来表述一下：如图所示，我们进行反向思考，我设定四个固定的随机点的位置（红色点），在每一个点的附近都随机生成50个蓝色....
【机器学习项目实战10例】（六）：基于聚类算法完成航空公司客户价值分析任务
一、基于聚类算法完成航空公司客户价值分析任务1、✌ 任务描述1、借助航空公司数据，对客户进行分类2、对不同类别的客户进行特征分析，比较不同类别客户的价值3、对不同价值的客户进行个性化服务，指定相应的营销策略2、✌ 数据集其中数据中包括62988个客户样本，44种属性，数据下载地址2.1 ✌ 数据集中字段含义3、✌ 方法基于聚类算法完成航空客户分析任务主要流程有：数据预处理、模型训练与对数据的预测....
【机器学习】利用numpy实现DBSCAN聚类算法（Python代码）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、DBSCAN自己实现DBSCAN算法,需要对两个参数ξ和Minpt的选取选取进行说明，语言不限。要能支持多维数组，距离用欧式距离。""" * Created with PyCharm * 作者: 阿光 * 日期: 2021/7/18...
【机器学习】利用numpy实现K-Means聚类算法（Python代码）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、K-Means聚类""" * Created with PyCharm * 作者: 阿光 * 日期: 2021/7/18 * 时间: 14:19 * 描述: 利用numpy自己实现K-Means算法 """ import ran...
【机器学习】聚类算法——高斯混合聚类（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：高斯混合聚类、机器学习、极大似然估计在讲高斯混合聚类算法之前先补充以下相关的数学知识，由于篇幅原因，只是简单叙述，如需详细内容，请查阅相关资料一、正态分布在概率论中我们学过某些数值在一定情况下是符合正态分布的。我们经常见到某某数据符合正态分布，那么它到底是什么意....
【机器学习】聚类算法——DBSCAN算法（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、密度聚类、DBSCAN一、DBSCAN聚类首先介绍以下密度聚类，它是基于我们数据的密度或者紧密程度进行分类，考虑数据样本的可连接性，然后进行不断地扩展每个簇完成聚类的任务。基于密度算法的核心思想就是根据样本点某一邻域内的样本数定义样本的密....
【机器学习】聚类算法——K-Means算法（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、K-Means聚类一、K-Means聚类其实它是一种基于质心的聚类，为什么这么说呢？因为它的设计思想就是从总样本中找到几个标志性的数据，将其定为每个簇的数据中心，然后分别判断每个数据的距离状况，然后进行更新每个簇内的质心。对于样本集 D ....
【机器学习】聚类算法详细介绍（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习一、聚类算法的定义像一些经典的算法比如随机森林、支持向量机这些算法我们都知道，他们都是基于对数据标签进行学习，但是往往有的时候我们获得的数据是没有标签的，只有特征列数据等，这个时候我们就不能够使用之前的算法进行建模，我们需要采用一种新的方式....
机器学习：聚类算法与无监督学习、模型评估标准
一、✌ 聚类算法1.1 ✌ 无监督学习与聚类算法聚类分类区别不经过学习，将样本数据分为多个簇将样本数据导入已经学习过的模型进行学习，有标签可以进行参考具体算法DBSCAN、KMeans、层次聚类等逻辑回归、随机森林、决策树、贝叶斯等算法评估一般来说，聚类结果是不确定的,只是根据特征进行分类，没有进行监督学习分类结果是唯一的分类：根据已经建好的模型或者数据，将新的数据按照相关算法进行分类处理聚类：....
机器学习之KMeans聚类算法原理（附案例实战）
KMeans聚类 什么是聚类任务1 无监督机器学习的一种2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3 簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好为什么叫KMeans聚类1 也可以叫K均值聚类2 K是最终簇数量，它是超参数，需要预先设定3 在算法计算中会涉及到求均值 KMeans流程1 随机选择K个簇中心点2 样本被分配到离其最近的中心点3 K个簇中心点根据所在簇样本，以求平均值的.....
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