K-means算法过程 吴恩达视频的中的伪代码为 代码语言:javascript 复制 repeat{fori=to m # 计算每个样例属于的类c(i):=index(from1toK)ofcluster centroid closest tox(i)fork=1toK# 聚类中心的移动,重新计算该类的质心u(k):=average(mean)ofpoints assigned to clusterK} 西瓜书中的伪代码 优化目标Optimizat...
transformation)y_pred=KMeans(n_clusters=3,random_state=random_state).fit_predict(X_aniso)# 子图2的绘制plt.subplot(222)plt.scatter(X_aniso[:,0],X_aniso[:,1],c=y_pred)plt.title("Anisotropicly Distributed Blobs")
K-means(K=2)計算結果 請留意我 K-means算法的最開始時所隨機選擇的群中心,可能潛在地決定算法的結果,這就是K-mEANS的隨機初始陷阱(Random initialization trap)。我們先來模擬一下掉入隨機初始陷阱的計算過程: 步驟1. 假定K=3 步驟2. 隨機在數據空間中選擇K=3個位置 步驟3. 兩點(群中心)連一線,然後再劃...
K-均值,也叫做k-means算法,最常见的聚类算法,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。假设将数据分成n个组,方法为: 随机选择K个点,称之为“聚类中心” 对于数据集中的每个数据,按照距离K个中心点的距离,将其和距离最近的中心点关联起来,与同个中心点关联的所有点聚成一类。 计算上面步骤中形成...
K-Means也称为K均值,是一种聚类(Clustering)算法。聚类属于无监督式学习。它可以根据数据特征将数据集分成K个不同的簇,簇的个数K是由用户指定的。K-Means算法基于距离来度量实例间的相似程度,然后把较为相似的实例划分到同一簇。 距离的度量 K-Means算法一般采用欧式距离公式进行距离的度量,其定义为: ...
Machine Learning(1)——k-means算法 在OpenCV Maching Learning部分,实现了一些经典的机器学习算法,并且每个算法都有相应的例子,所以我觉得可以从这里开始学习机器学习算法。 K-means算法应该是比较简单的机器学习算法,就先从这个开始学习。 K-means 算法是很典型的基于距离的聚类算法 。从二维图像的例子来看,图像上...
在OpenCV Maching Learning部分,实现了一些经典的机器学习算法,并且每个算法都有相应的例子,所以我觉得可以从这里开始学习机器学习算法。 K-means算法应该是比较简单的机器学习算法,就先从这个开始学习。 K-means 算法是很典型的基于距离的聚类算法 。从二维图像的例子来看,图像上有很多个点,为了将这些点按他们相近的距...
% computing the means of the data points assigned to each centroid. It is % given a dataset X where each row is a single data point, a vector % idx of centroid assignments (i.e. each entry in range [1..K]) for each % example, and K, the number of centroids. You should return...
简介: 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 8:聚类 KMeans 及其 Python实现 系列文章: 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1:监督学习与非监督学习 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2:梯度下降与正规方程 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3:回归问题和正则化 吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 4:神经网络基础 ...
这已经是我第三次学习K-means算法了,K-means算法应该说不是一个复杂的算法,就做一个相对比较简单的记录吧。 K-means K-means算法是Ng引入的第一个非监督学习算法,所谓非监督学习,就是在没有人工标注的labely(i)的情况下对输入数据x(i)进行学习。K-means是一种聚类算法,最终获得的效果是将数据集划分为K个...