吴恩达老师-K均值聚类 K均值聚类算法中主要是有两个关键的步骤：簇分配和移动聚类中心。...，找到所有红色（蓝色）点的均值 重复上述的步骤：簇分配和移动聚类中心，直到颜色的点不再改变，具体算法过程如下各图所示： image.png image.png image.png image.png...image.png image.png 算法 输入 K值：分成K个簇 训练样本 image.png 簇分配和移动聚类中心 和某个聚类中心之间距离的最小值，采用的是欧式距离的平方，则该样本归属于其类...c_i=\min ||x{(i)}-u_k||2 image.png 代价损失函数 image.png image.png 算法特性 基于划分的聚类算法，k值需要预先指定； 欧式距离的平方表示样本和聚类中心之间的距离...，以中心或者样本的均值表示类别 算法是迭代算法，不能得到全局最优解 选择不同的初始中心，会得到不同的聚类结果 聚类结果的质量一般是通过类的平均直径来进行衡量的 k的选择：一般的，当类别数增加平均直径会减小
为了克服K-means算法收敛于局部最小值问题，有人提出了二分K-means算法。该算法首先将所有的点作为一个簇，随后将该簇一分为二。...此外还涉及到K-均值算法的一个具体应用，将地图上已知经度纬度信息的点根据相互距离进行聚类。 ?...: '''随机创建簇中心，特征数n x k 大小的矩阵 ''' n = shape(dataSet)[1] centroids = mat(zeros((k,n)))#create...均值 聚类 myCentroids, clustAssing = biKmeans(datMat, numClust, distMeas=distSLC) #在地图上显示聚类结果...均值 聚类" ,fontsize =16) plt.show() clusterClubs(5)
本篇介绍一种最常用的聚类算法，即K-均值（K-means）聚类算法。...K-means 算法的伪代码表示如下： 创建K个点作为起始质心（经常是随机选择） 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算数据点到质心的距离...将数据点重新分配到距其最近的簇 对每个簇，计算所有点的均值，并作为新的质心 上面提到的“最近”的说法，意味着要进行某种距离计算。...均值算法 第 %d 次迭代" % i) plt.xlabel("X1") plt.ylabel("X2") plt.show() plt.plot(range(1,n+1),distanceSum_log...实际上，对应本例的数据集，K最好取2，此时分类效果最好, 结果如下： ? 所以，如果取到合适的K值，也需要额外的考虑。
今天给大家简单的介绍经典的聚类学习算法，K均值算法。...K均值算法的R语言代码 # 加载R包 library(tidyverse) # data manipulation library(cluster) # clustering algorithms...get_dist(df) fviz_dist(distance, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07")) # K均值算法...K均值算法 # Compute k-means clustering with k = 4 set.seed(123) final <- kmeans(df, 4, nstart = 25) print...4后，重新执行K均值算法，可视化效果如下图所示。
Link：https://download.csdn.net/download/qq1198768105/71411278 实验报告图片版 程序代码 以Iris数据集为例： k-means import...= 1 t[target == 'versicolor'] = 2 t[target == 'virginica'] = 3 return data, t # 随机初始化k个聚类中心...，从样本中随机选取 def randChosenCent(data, k): # 样本数 m = data.shape[0] # 初始化列表 centroids = []...# 生成类似于样本索引的列表 centroidsIndex = random.sample(range(0, m), k) # 产生k个[0,60)的不同随机数 # 根据索引获取样本...in range(c): vec3 = np.array(c_list[k, :]) # 第k个中心 dis_ki =
在本文中，你将阅读到两种聚类算法——k-均值聚类和层次聚类，机器可以用其来快速理解大型数据集。 K-均值聚类（K-means clustering） 何时使用？...工作方式 该算法可以随机将每个观测值（observation）分配到 k 类中的一类，然后计算每个类的平均。接下来，它重新将每个观测值分配到与其最接近的均值的类别，然后再重新计算其均值。...K-均值在这里有效，是因为我们可以合理地预测这些数据会自然地落到这三个分组中。...更加细微的细节： 上面所描述的算法还有一些变体。最初的「种子」聚类可以通过多种方式完成。这里，我们随机将每位运动员分成了一组，然后计算该组的均值。...但是，这种方法有可能减少完成该算法所需的迭代次数，因为这些分组实现收敛的时间会变得更少。 K-均值聚类的一个明显限制是你必须事先提供预期聚类数量的假设。目前也存在一些用于评估特定聚类的拟合的方法。
其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。...一、K-均值聚类(K-Means)概述 1、聚类： “类”指的是具有相似性的集合，聚类是指将数据集划分为若干类，使得各个类之内的数据最为相似，而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。...2、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数值的均值得到的，每个类的中心用聚类中心来描述。...结合最小二乘法和拉格朗日原理，聚类中心为对应类别中各数据点的平均值，同时为了使算法收敛，在迭代的过程中，应使得最终的聚类中心尽可能的不变。...3、K-Means算法流程： 随机选取K个样本作为聚类中心； 计算各样本与各个聚类中心的距离； 将各样本回归于与之距离最近的聚类中心； 求各个类的样本的均值，作为新的聚类中心； 判定：若类中心不再发生变动或者达到迭代次数
背景介绍 这是一种无监督算法，可以解决聚类问题。它的过程遵循一种简单的方法，可以通过一定数量的聚类（假设k个聚类）对给定的数据集进行分类。集群中的数据点对同级组是同质的，并且是异构的。...k表示此活动有点类似。 您查看形状并展开以解释存在多少个不同的群集/种群！ ? K-均值如何形成聚类： K均值为每个群集选取k个点，称为质心。 每个数据点形成具有最接近质心的群集，即k个群集。...找到每个数据点与新质心的最近距离，并与新的k簇相关联。重复此过程，直到会聚发生为止，即质心不变。 如何确定K的值： 在K均值中，我们有聚类，每个聚类都有自己的质心。...我们知道，随着簇数的增加，该值会不断减少，但是如果绘制结果，您可能会看到平方距离的总和急剧减小，直到达到某个k值，然后才逐渐减小。 在这里，我们可以找到最佳的群集数量。 ?...下面来看使用Python实现的案例： ''' The following code is for the K-Means Created by - ANALYTICS VIDHYA ''' # importing
1.K-Means简介 K均值(K-Means)算法是无监督的聚类方法，实现起来比较简单，聚类效果也比较好，因此应用很广泛。K-Means算法针对不同应用场景，有不同方面的改进。...我们从最传统的K-Means算法讲起，然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法，距离计算优化Elkan K-Means算法和大样本情况下Mini Batch K-Means算法。...假设样本集输入变量为(x1,x2,x3,…,xm)，样本集划分为K个簇(C1,C2,C3,…,Ck)，则我们的目标是最小化平方误差E。 ? 其中μi是簇Ci的均值向量，也可称作质心，表达式为 ?...2.K-Means算法流程 ? 对于K-Means算法，首先要注意K值的选择和K个初始化质心的选择。...3.初始化优化K-Means++ 如果是完全随机的选择， 算法的收敛可能很慢。我们在此介绍K-Means++算法，针对随机初始化质心进行优化，具体算法流程如下所示。
给定一张 N 个点（编号 1,2…N），M 条边的有向图，求从起点 S 到终点 T 的第 K 短路的长度，路径允许重复经过点或边。 注意： 每条最短路中至少要包含一条边。...最后一行包含三个整数 S,T 和 K，分别表示起点 S，终点 T 和第 K 短路。 输出格式 输出占一行，包含一个整数，表示第 K 短路的长度，如果第 K 短路不存在，则输出 −1。...数据范围 1≤S,T≤N≤1000, 0≤M≤105, 1≤K≤1000, 1≤L≤100 输入样例： 2 2 1 2 5 2 1 4 1 2 2 输出样例： 14 题解 A*算法,第二次弹出来的值位第二小的值...v],v}); } } } if(dist[s] == INF)return -1; } int Astar(int s,int e,int K)...if(S == T) K ++; if(dijstra(S,T) == -1)cout<<-1<<endl; else cout<<Astar(S,T,K)<<endl;
曾经我写过一篇文章介绍监督学习和无监督学习的区别与特点，如果没看过的小伙伴可以看一下： 机器学习系列 1：监督学习和无监督学习 接下来介绍的K-均值算法就是无监督学习算法。...在无监督学习中，我们会把没有标签的数据集交给算法，让它自动地发现数据之间的关系，聚类算法（Clustering algorithm）就是一种无监督学习算法。...在聚类算法中，最常见的就是 K-均值算法（K-means algorithm），我们先来看看这个算法在下面这个数据集中是如何进行工作的。 ?...再回过头来看 K-均值算法（K-means algorithm）：它需要传入两个参数，需要聚类的数量 K 和训练集。 ?...一开始，会根据传入聚类的数量 K 随机初始化聚类中心，然后不断地去循环内部的两个循环： ?
K均值（K-Means）算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个簇，每个簇的中心点代表该簇的质心，使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。...在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法，并介绍其原理和实现过程。 什么是K均值算法？...实现K均值算法 接下来，我们实现K均值算法： def k_means(X, n_clusters, max_iters=100): centroids = X[np.random.choice(...K均值算法是一种简单而有效的聚类算法，适用于各种类型的数据集，并且具有较快的运行速度。通过使用Python的NumPy库，我们可以实现K均值算法，并对数据进行聚类分析。...希望本文能够帮助读者理解K均值聚类算法的基本概念，并能够在实际应用中使用Python实现K均值算法。
K均值算法 K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。 数据预处理，包括但不限于归一化，离群点处理等 随机选择K个簇中心，我们记为 ? 定义代价函数， ?...对于每个簇k，重新计算各个簇的中心 ? K均值在迭代中，如果J没有达到最小值，那么首先重新计算当前簇的中心 ? ，调整每个样例 ? 所属的类别 ? 来让J的值减少，之后计算 ? ，调整簇中心 ?...K均值算法示意图 ?...K均值聚类算法迭代图 简单说，就是一开始我们假设的簇中心是随便找的，并不能将数据合理的分类，我们不断计算各个数据与最近簇中心的误差，然后又计算每类簇新的中心，算出J，直到无法减少，也这是收敛，表示我们找到了最佳的簇中心用来分类
机器学习（十九） ——K-均值算法理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervisedlearning）算法，其核心是聚类（Clustering...），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。...2、代价函数 K均值算法的代价函数，又称为K均值算法的dispulsion函数，公式如下： 可以证明，对于代价函数的公式： 1）K均值算法的第二步（即选好聚类中心后，需要把每个样本分类到对应的聚类中心...3、存在问题——局部最小值 K均值算法的代价函数，也存在局部最优解（极小值）的情况，这个对于K均值算法来说非常不好，如下图所示： 上图左边是待分类的样本，右边上方是根据日常经验来说应该被分类的样子，而右边下面两个分类结果...4、解决方案 为了避免局部最小值的情况，可以多次进行K均值算法的运算。
背景介绍 k均值算法是聚类分析算法里的其中一种，在若干数据集中，数据的某些属性具有较强的相似性，可以利用相似性将数据分成k类以达到所需的分类效果，在应用中，可作为对复杂数据的预处理，由于K均值算法是从无标注的数据中学习预测模型...算法原理 2.1 k均值算法的条件与约束 根据先验知识分析数据，内定类的数目K值。...2.3 数据到每个聚类中心的距离计算法 可采用欧氏距离的平方作为数据到每个聚类中心的距离计算法 image.png 2.4 聚类中心的计算 可采用均值法求解聚类中心，设Kc={x1,x2,...xj}...hold on; plot(g2(1,:),g2(2,:),'b*'); plot(g3(1,:),g3(2,:),'g*'); hold off; title('K均值算法演示...K均值算法特性 首先是基于无监督学习下划分的聚类方法，在先验的基础上事先内定k取值，k表示数据分为多少类，可用欧式距离的平方计算数据与类之间的距离，类中心可用均值法去求解，从数学角度讲是在优化函数（数据在所属类的距离总和
机器学习（十九）——K-均值算法理论 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervisedlearning）算法，其核心是聚类...（Clustering），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。...2、代价函数 K均值算法的代价函数，又称为K均值算法的dispulsion函数，公式如下： ?...3、存在问题——局部最小值 K均值算法的代价函数，也存在局部最优解（极小值）的情况，这个对于K均值算法来说非常不好，如下图所示： ?...4、解决方案 为了避免局部最小值的情况，可以多次进行K均值算法的运算。
最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习，在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解，所以对K均值算法有一种莫名的亲切感...，言归正传，今天我和大家一起来学习K-均值聚类算法。...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。...结合最小二乘法和拉格朗日原理，聚类中心为对应类别中各数据点的平均值，同时为了使得算法收敛，在迭代过程中，应使最终的聚类中心尽可能的不变。 4....，但算法只是收敛到了局部最小值，而并非全局最小值，所以可以引入二分K-均值对算法进行优化。
簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”(Centroids)。在一个二维平面中，一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值，质心的纵坐标就是这一簇数据点的纵坐标的均值。...具体过程可以总结如下： a.首先随机选取样本中的K个点作为聚类中心； b.分别算出样本中其他样本距离这K个聚类中心的距离，并把这些样本分别作为自己最近的那个聚类中心的类别； c.对上述分类完的样本再进行每个类别求平均值...距离度量 质心 Inertial 欧几里得距离 均值 最小化每个样本点到质心的欧式距离之和 曼哈顿距离 中位数 最小化每个样本点到质心的曼哈顿距离之和 余弦距离 均值 最小化每个样本点到质心的余弦距离之和...K-Means算法的优缺点 （1）K-Means算法的优点 原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快； 聚类效果较优，算法的可解释度比较强。...结论 K均值（K-Means）聚类算法原理简单，可解释强，实现方便，可广泛应用在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等多个领域，有着广泛的应用前景。
K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成 n 个组，其方法为: 首先选择?...K-均值算法也可以很便利地用于将数据分为许多不同组，即使在没有非常明显区分的组 群的情况下也可以。...下图所示的数据集包含身高和体重两项特征构成的，利用 K-均值算法将 数据分为三类，用于帮助确定将要生产的 T-恤衫的三种尺寸。 ?...为了解决这个问题，我们通常需要多次运行 K-均值算法，每一次都重新进行随机初始 化，最后再比较多次运行 K-均值的结果，选择代价函数最小的结果。这种方法在?...选 择的时候思考我们运用 K-均值算法聚类的动机是什么，然后选择能最好服务于该目的标聚 类数。 ? 我们可能会得到一条类似于这样的曲线。像一个人的肘部。
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