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。
每取出一个数据就和K个均值点分别计算距离(默认计算点间的欧氏距离),和谁更近就归为这个均值点所在的簇;
前言 我们接着《从零开始学Python【28】--K均值聚类(理论部分)》一文,继续跟大家分享一下如何借助于Python和R语言工具完成K均值聚类的实战。本次实战的数据来源于虎扑体育(https://nba.hupu.com/stats/players),我们借助于NBA球员的命中率和罚球命中率两个来给各位球员做一次“人以群分”的效果。 首先,我们使用pandas中的read_html函数读取虎扑体育网页中的球员数据表,然后再对数据作清洗(主要是数据类型的转换、变量的重命名和观测的删除): 本次一共获得28
【IT168 资讯】机器学习领域不乏算法,但众多的算法中什么是最重要的?哪种是最适合您使用的?哪些又是互补的?使用选定资源的最佳顺序是什么?今天笔者就带大家一起来分析一下。 通用的机器学习算法包括:
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在当今数字化时代,数据已经成为一种珍贵的资源,但要从海量数据中提取有用信息并进行深入分析是一项复杂的任务。为应对这一挑战,数据挖掘工具应运而生。本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域,并提供示例代码,以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。
聚类分析(Cluster Analysis)是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下,聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法,将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法(Hierarchical Clustering)、k均值聚类(K-means Clustering)、模糊聚类(Fuzzy Clustering)以及密度聚类(Density Clustering)等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
在这篇文章中,我要谈的东西是相对简单,但却是对任何业务都很重要的:客户细分。客户细分的核心是能够识别不同类型的客户,然后知道如何找到更多这样的人,这样你就可以…你猜对了,获得更多的客户!在这篇文章中,我将详细介绍您如何可以使用K-均值聚类来完成一些客户细分方面的探索。
本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现,包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。
图像分割是将数字图像划分互不相交的区域的过程,它可以降低图像的复杂性,从而使分析图像变得更简单
作者:Vihar Kurama 机器之心编译 参与:Geek AI、路 本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现,包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。 无
在计算傅里叶变换之前对信号去趋势是一种常见的做法,特别是在处理时间序列时。在这篇文章中,我将从数学和视觉上展示信号去趋势是如何影响傅里叶变换的。
该文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类,以及如何使用scikit-learn库中的KMeans函数进行实现。同时,文章还介绍了如何对数据进行标准化处理,以及如何使用scikit-learn库中的StandardScaler函数进行标准化处理。最后,文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类,并给出了具体的代码示例和注释说明。
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。
前几天在某乎上看到了一个粉丝提问,编写程序,随机产生30个1-100之间的随机整数并存入5行6列的二维列表中,按5行6列的格式输出?这里拿出来跟大家一起分享下。
本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点:聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法,包含:
我真的很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战,用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问,机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。
方差分析是一种常用的对数据进行分析的方法,用于两个及两个以上样本均数和方差差别的显著性检验。本文介绍单因素方差分析和双因素方差分析。 方差分析存在三个假设: 1、各样本总体服从正态分布。 2、各样本总体方差一样。 3、各样本总体相互独立。
比如下面的数据中,横纵轴都是xx,没有标签(输出yy)。在非监督学习中,我们需要将一系列无标签的训练数据,输入到一个算法中,快速这个数据的中找到其内在数据结构。
机器学习可以分为两个主要领域:有监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一个无监督学习的算法,利用这个算法可以从数据集里找到具有共性的点簇。假设我们有一个如下所示的数据集:
kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类; 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标; 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的。但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类
人工智能研究的负责人Yan Lecun说,非监督式的学习——教机器自己学习,而不用被明确告知他们做的每一件事是对还是错——是实现“真”AI的关键。
K - Means是一种对图像进行聚类的算法,属于无监督分割聚类方法,这种方法不对聚类进行层次划分,只是通过分析聚类的性质和均值,将像素简单地划分为不相交的聚类。
聚类算法中的第一门课往往是K均值聚类(K-means),因为其简单高效。本文主要谈几点初学者在使用K均值聚类时需要注意的地方。
文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理,然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后,总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。
在上一期的异常值识别《KNN除了可以做分类和预测,还知道它可以识别异常值吗?》中,我们详细分享了如何使用K近邻的方法完成数据中异常值的查询。但该方法的最大缺陷在于计算复杂度高,对于大数据而言,识别异常数据将会消耗较长的时间。本期将从K均值聚类的角度,帮助大家理解该方法在异常值识别过程中的优势!(本文涉及的代码可以在文末链接中下载)
快照的大用途:如果出了什么意外中断了训练,那真是天都要塌了,所以快照存储了训练的中间结果,这个设计真是人性化,当再次训练时,就可以从快照中恢复数据了。直接在最后的执行文件,调用已经训练的快照就行,用-snapshot
今天,给大家推荐最常用的10种机器学习算法,它们几乎可以用在所有的数据问题上: 1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值(房价、呼叫次数、总销售额等)。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线,并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下,让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序,你觉得这个孩子会怎么做?他(她)很可能会目测人们的身高和体型,综合这些可见的参数来排列他们。这是
本文中,算法实现代码笔者自行做了详细的注释,别的内容系引用原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17589329
对于有N个数据的数据集,我们想把它们聚成K类,开始需要指定K个聚类中心,假设第i类有ni个样本数据,计算每个数据点分别到聚类中心的距离平方和,距离这里直接用的欧式距离,还有什么海明距离、街道距离、余弦相似度什么的其实都可以,这里聚类的话,欧式距离就好。
根据大家的提议,从今天起每次算法介绍完之后会给大家一个用python编写的实例刚打架参考 Clustering 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm 9.3 Optimization objective 9.4 Random Initialization 9.5 Choosing the Number of Clusters 9
1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值(房价、呼叫次数、总销售额等)。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线,并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下,让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序,你觉得这个孩子会怎么做?他(她)很可能会目测人们的身高和体型,综合这些可见的参数来排列他们。这是现实生活中使用线性回归的例子。实际上,这个孩子发现了身高和体型与体重有一定的关系,
距离上一篇从零开始学Python系列已将近1年,在这一年中我一直忙于新书的编写,如今新书已上市,即《从零开始学Python数据分析与挖掘》。接下来我可以继续分享Python相关的知识点,主题包含数据可视化、数据分析和数据挖掘。
机器学习中的k均值聚类属于无监督学习,所谓k指的是簇类的个数,也即均值向量的个数。算法初始状态下,要根据我们设定的k随机生成k个中心向量,随机生成中心向量的方法既可以随机从样本中抽取k个样本作为中心向量,也可以将中心向量固定在样本的维度范围之内,避免中心向量过偏远离大多数样本点。然后每个样本点需要与k个中心向量分别计算欧氏距离,取欧氏距离最小的中心向量作为该样本点的簇类中心,当第一轮迭代完成之后,中心向量需要更新,更新的方法是每个中心向量取前一次迭代所得到各自簇类样本点的均值,故称之为均值向量。迭代终止的条件是,所有样本点的簇类中心都不在发生变化。 在spss中导入的二维数据如下所示:
最近用keras跑基于resnet50,inception3的一些迁移学习的实验,遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的,国外已经有人总结并提了一个PR(虽然并没有被merge到Keras官方库中),并写了一篇博客,也看到知乎有人翻译了一遍:Keras的BN你真的冻结对了吗
"MLK,即Machine Learning Knowledge,本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理,便于日后温习,内容主要来自于《百面机器学习》一书,结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳,本
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 昨天,介绍了高斯混合模型(GMM)的一些有意思的小例子,说到高斯混合能预测出每个样本点属于每个簇的得分值,这个具有非常重要的意义,大家想了解这篇推送的,请参考: 机器学习高斯混合模型:聚类原理分析(前篇) 02 — GMM求解思路 GMM中的归纳偏好是组成数据的几个簇都满足高斯分布。 GMM求解的已知条件: 被分簇的个数是已知的
Sklearn主要用Python编写,建立在 Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib 的基础上,也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能。
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章,感觉自己写的东西有点烂,于是打算重新来过,无奈时间精力有限,因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文,原文链接如下:
每部电影都有自己的海报,即便是在如今这互联网时代,电影海报仍是一个强大的广告形式。每部电影都会根据自身的主题风格设计海报,精致的电影海报可以吸引人们的注意力。那么问题来了,不同风格的电影海报对颜色有什
K均值算法是一种聚类算法,自动的将数据组成聚类。该算法采用距离作为数据之间相似性的评价指标,认为两个数据距离越近,相似度越大。 算法步骤: 1) 从数据样本中随机选择K个数据作为聚类的中心(质心),初始化簇。 2) 计算每个数据样本到每个质心的距离,并划分到最近质心所在的类里。 3) 重新计算划分之后的每个类的质心 4) 重复迭代步骤(2)-(3),直到前后两次结果的质心相等或者距离小于给定阈值,结束聚类。 K均值的迭代过程如图,+为质心,经过3次迭代之后数据被分成三类。
我们将给定的数组 A 分成 K 个相邻的非空子数组 ,我们的分数由每个子数组内的平均值的总和构成。 计算我们所能得到的最大分数是多少。
数据集下载链接 https://acadgildsite.s3.amazonaws.com/wordpress_images/r/wineDataset_Kmeans/Wine.csv
如果我们能够得知道一幅图像中最多的颜色是什么的话,可以帮助我们解决很多实际问题。例如在农业领域中想确定水果的成熟度,我们可以通过检查水果的颜色是否落在特定范围内,来判断它们是否已经成熟。
摘要: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。
k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心,把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类,得到一次聚类,再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类,迭代n次得到最终结果分步解析
数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。在当今数字化时代,数据不断产生和积累,数据挖掘成为了获取有价值洞察力的重要手段之一。Python作为一种功能强大的编程语言,在数据挖掘领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的高级技术点,帮助您更深入地了解数据挖掘的过程和方法。
理论 无监督学习 无监督学习是相对于有监督学习的概念,无监督学习的样本只有数据没有标签(label),由模型自主发现样本之间的关系。可用于数据的类聚(类聚算法)和降维(主成分分析)等。 无监督学习的结果评估 ARI指标 当样本有真实指标(带label)时,可以使用ARI(调整兰德指数),公式为$$RI = \cfrac{a + b}{C_{2}^{n_{sample}}}$$ $$ARI = \cfrac{RI - E(RI)}{max(RI) - E(RI)}$$ 其中: a:在预测结果和测试结果中同属
本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了对K-均值改进方法的文献,最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。
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