2,模型聚类:高斯混合聚类(GMM) 高斯混合聚类采用概率模型来表达聚类原型。换句话说,GMM聚类方法最终得到的是样本属于每个类别的概率,而不是像K均值那样将它直接归化为某一类别,因此也称为软聚类。 高斯混合分布的模型参数{(αi,μi,Σ)|1≤i≤k}{(αi,μi,Σi)|1≤i≤k}。αi 代表各个混合成分的系数(m...
一、简介 K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件...
本文从概念、应用场景、原理、工作流程、优缺点、应用实践、代码、可视化等几方面诠释 K 均值聚类模型 K均值聚类 原文www.devean.cn/zh/blog/2023/machine-learning-k-means-clustering/ 概述 K-Means是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其...
1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
聚类模型可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。尽管全球每日新增数据量以PB或EB级别增长,但是大部分数据属于无标注甚至非结构化。所以相对于监督学习,不需要标注的无监督学习蕴含了巨大的潜力与价值。聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组,划分原则是组内样本最小化而组间距离最大化。
本文从概念、应用场景、原理、工作流程、优缺点、应用实践、代码、可视化等几方面诠释 K 均值聚类模型 概述 K-Means 是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。
因此，数据集中的所有变量被分为特征和目标，对应模型的输入和输出；数据集被分为训练集和测试集，分别用于训练模型和模型测试与评估。常见的监督学习算法有Regression(回归)、KNN和SVM(分类)。无监督学习常用于聚类。输入数据没有标记，也没有确定的结果，而是通过样本间的相似性对数据集进行聚类，使类内差距最小化...
和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。
1)在初始化时,随机选择K个样本作为初始的簇心,倘若此时随机的结果不好,比如两个随机的簇心挨得很近,这可能会导致模型收敛的速度减慢,常见的解决方式:K-Means++的优化。 先随机选取一个样本作为簇心,计算样本到该簇心的距离; 随机选择下一个簇心,此时选取时会倾向于选择和与最近簇心之间距离较大的样本作为簇...
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是一种常见的聚类算法,与K均值算法类似,同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(又叫正态分布)的,当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 第一张图是一个数据分布的样例,如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据,图...