k-means伪代码
1、初始化k个簇中心。2、更新所有样本点簇归属：样本点到哪个簇中心点最近就属于哪个簇。3、重新计算每个簇的中心点（直到簇中心点不再变化或达到更新最大次数）#k-means伪代码importnumpyasnpimportcopy#计算欧氏距离defget_distance(X,Y):returnnp.sum((X-Y)*...
k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)
/来源：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/70240628 之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。 之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事...
机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法
一、关于聚类及相似度、距离的知识点 二、k-means算法思想与流程三、sklearn中对于kmeans算法的参数四、代码示例以及应用的知识点简介（1）make_blobs：聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,...
聚类算法：K-means
2013-12-1320:00:58 YanjunK-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。对于聚类问题，我们事先并不知道给定的一个训练数据集到...
K-means聚类算法
K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了AndrewNg的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 &nbs...
聚合模型---K-Means
聚类（clustering）属于无监督学习（unsupervisedlearning）无类别标记在线demo：http://syskall.com/kmeans.js数据挖掘十大经典算法之一算法接收参数k；然后将样本点划分为k个聚类；同一聚类中的样本相似度较高；不同聚类中的样本相似度较小以空间中k个样本点为中心进行聚类...
5.2_k-means案例分析
fromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklearn.clusterimportKMeansdefkmeans():"""手写数字聚类过程:return:None"""#加载数据ld=load_digits()print(ld.target[:...
聚类——K-means
作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/聚类：无监督学习。聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。目的是使得属于同类别的对象之间的差别尽可能的小，而不同类别上的对象的差别尽可能的大。分类：监督学习，即每个训练样本的数据对象...