k2_dis=cal_distance(k2, [k2_x, k2_y]) k3_dis=cal_distance(k3, [k3_x, k3_y])ifk1_dis>0.1ork2_dis>0.1ork3_dis>0.1:#判断新聚类中心与上一个聚类中心的偏移量是否为0k1 = [k1_x, k1_y] k2 = [k2_x, k2_y] k3 = [k3_x, k3_y]#偏移量大于0.1,则求出的质心取代原来的...
实际上,无论是从算法思想,还是具体实现上,K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类,通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。 1.1 算法思路 随机选取聚类中心 根据当前聚类中心,利用选定的度量方式,分类所有样本点 计...
1-KMEANS算法概述是不足 20 行 Python 代码,高效实现 k-means 均值聚类算法!人工智能/机器学习算法/深度学习的第1集视频,该合集共计23集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
1. 简介 K-means算法是一类无监督的聚类算法,目的是将没有标签的数据分成若干个类,每一个类都是由相似的数据组成。这个类的个数一般是认为给定的。 2. 原理 假设给定一个数据集X={x1,x2,...,xN}X={x1,x2,...,xN}, 和类的个数K。我们的每个类都用一个中心点μkμk表示。每个数据集都应该被归...
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1.2.4 K-Means算法步骤 结语 1、简介 1.1 机器学习 机器学习三要素:包括数据、模型、算法 机器学习三大任务方向:分类、回归、聚类 机器学习三大类训练方法:监督学习、非监督学习、强化学习 1.2 K 均值聚类 1.2.1 聚类定义 聚类是一种无监督学习任务,该算法基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群(即集群)。使用...
K-Means是聚类算法中的一种,其中K表示类别数,Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。 K值及初始质心 ...
简介: 【Python机器学习】实验08 K-means无监督聚类 聚类 在本练习中,我们将实现K-means聚类 K-means 聚类 我们将实施和应用K-means到一个简单的二维数据集,以获得一些直观的工作原理。 K-means是一个迭代的,无监督的聚类算法,将类似的实例组合成簇。 该算法通过猜测每个簇的初始聚类中心开始,然后重复将实例分配...
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