转自穆晨阅读目录前言现实中的聚类分析问题-总统大选K-Means聚类算法K-Means性能优化二分K-Means算法小结回到顶部      在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。     &nb...

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)*...

 原文链接：K-Means聚类算法原理作者：刘建平Pinard K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means+...

/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...

首先附上官网说明 [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#examples-using-sklearn-cluster-kmeans]再附上一篇翻译文档 http://blog.csd...

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,...

一、层次聚类1、层次聚类的原理及分类1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短...

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...

  fromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklearn.clusterimportKMeansdefkmeans():"""手写数字聚类过程:return:None"""#加载数据ld=load_digits()print(ld.target[:...

原文地址：http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html在目前实际的视觉SLAM中，闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2，而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类...

在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648369.html 文章中已经介绍了K-means算法，现在用matlab程序实现它。作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/iris_data.txt5.13.51.4...

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...

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