一、目的意义 内容包括： （1）问题描述：k-means聚类算法的研究，此算法主要对二维数据点进行聚类。 二、算法阐述（占20%） —输入：期望得到的簇的数目k，n个对象的二维数据D。 —输出：k…

K-mediods(K中心点)算法介绍 一、K-mediods算法介绍 a) 话说，聚类算法可以被分为那么几种，比如基于划分方法的、基于层次方法的、基于密度方法的、基于网格方法的、基于模型方法的；K-medio…

人工智能AI常见的经典K-means聚类算法原理和工作过程 K-means聚类算法亦称K聚类均值算法，K-means算法是硬聚类算法中的一种。聚类算法是一类无监督机器学习。K-means算法是计算数据聚集的算法，主要通过…

基本介绍： k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对…

转载于：《PCA数学原理》 迄今为止我见过的最为详尽的PCA材学习材料 　　PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关…

原文地址：聚类算法综述（2） 作者：hyman （4）结果验证。一旦用聚类算法得到结果，就需要验证其正确性。 （5）结果判定。在许多情况下，应用领域的专家必须用其他实验数据和分析判定聚类结果，最后做出正确的结论。 聚类分…

本文章转载至：http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7416491 源码 Kmeans.java文件源码如下： package com.bigdata.ml.clust…

聚类算法 一、聚类算法简介： 1、什么是聚类？ 将物理或抽象对象的集合分组成为有类似的对象组成的多个簇的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。在许…

聚类算法k-means、k-modes和k-prototype介绍 之前分享了数学宅通过数据分析方法约会女神的故事，大家会不会觉得很酷呢！该宅所用的贝尔实验室k-modes算法看起来不明觉厉，那么我们今天就和大家讨论一下…

任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集。 性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照，内部指标。 距离计算：非负性，同一性（与自身距离为0），对称性，直递性（三角不等式…

  前面的文章里总共提到了7种聚类算法，我们就会情不自禁地想知道，哪一种是“最好”的聚类算法？   正如我在一开始就提到，聚类实际上是由用户来给定规则，从而实现分类的。所以所谓“最好”的聚类算法，就应该是那个聚类规则“最…

1、KNN算法：K最邻近分类算法 from sklearn.model_selection import train_test_split  sklearn中引入训练集测试集分割包 data_train, da…