k-means的优化目标:其实就是每个样本点与其中心点计算一次距离,全部样本的平均距离就是算法的优化目标,min(path)越小,代表聚类算法越好。不过细想一下,如果K越大,这个值就会越小。所以这个值也只能作为一个参考而已... k-means的算法效果很大程度上取决于初始节点的选取。因此可以多尝试随机几次看看效果: 在聚类算...
1. 目的:介绍K-Means定义及原理 2. K-Means是迭代算法,它做2件事 1)簇分类 2)移动聚类中心 3. 步骤: 1. 随机找2个聚类中心,分别叫:μ_a、μ_b(分为2类) 2. 遍历样本数据中每个点分别与μ_a、μ_b的...
K-均值最小化问题就是要使得所有的数据点与其聚类中心之间的距离之和最小,因此K-均值算法的代价函数,又称畸变函数(Distortion funcion),为: J(c(1),⋯,c(m),μ1,⋯,μK)=1mm∑i=1∥x(i)−μc(i)∥2J(c(1),⋯,c(m),μ1,⋯,μK)=1m∑i=1m‖x(i)−μc(i)‖2 所以优化目标...
非监督学习
132(机器学习理论篇3)8.2 Kmeans应用 - 3 12:15 133(机器学习理论篇3)8.3 Hierarchical clustering 层次聚类 - 1 09:39 134(机器学习理论篇3)8.3 Hierarchical clustering 层次聚类 - 3 09:43 135(机器学习理论篇3)8.4 Hierarchical clustering 层次聚类应用 - 1 14:06 136(机器学习理论篇3)8.4 Hierarchica...
132(机器学习理论篇3)8.2 Kmeans应用 - 3 12:15 133(机器学习理论篇3)8.3 Hierarchical clustering 层次聚类 - 1 09:39 134(机器学习理论篇3)8.3 Hierarchical clustering 层次聚类 - 3 09:43 135(机器学习理论篇3)8.4 Hierarchical clustering 层次聚类应用 - 1 14:06 136(机器学习理论篇3)8.4 Hierarchica...
K-means是最流行的聚类算法之一,主要是因为其良好的时间表现。随着要分析的数据集大小的增加,K-means 的计算时间增加,因为它需要将整个数据集放在主存中。出于这个原因,已经提出了几种方法来降低算法的时间和空间成本。另一种方法是 Mini batch K-means 算法。
同时,课程特别强调人工智能在科研写作、和数据处理中的实际应用,帮助学员高效完成科研任务。课程通过详细的理论讲解和丰富的课堂动手练习,让学员深入理解和掌握各类人工智能算法的原理与应用方法。 课程内容包括Numpy和Matplotlib等科学计算和绘图...
4.常用学习器简介-logistic 回归;线性回归;决策树;随机森林;支持向量机;XGBoost;K 近邻算法;K-means聚类;神经网络;生存分析 COX 回归;深度学习生存分析(deepsurv);深度学习生存分析(deephit);朴素贝叶斯 第五部分:评估、重采样及基准测试 1.重...
Day2机器学习中的典型算法 上午 聚类 关联规则 朴素贝叶斯与KNN 聚类(第二天——1) 监督学习与无监督学习 K-means与k-medoids 层次的方法 基于密度的方法 基于网格的方法 孤立点分析 关联规则(第二天——2) 频繁项集 支持度与置信度 提升度 Apriori性质 连接与剪枝 朴素贝叶斯与KNN(第二天——3) KNN 概率...