K-means(Thek-meansalgorithm)是机器学习十大经典算法之一，同时也是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法。接触聚类算法，首先需要了解k-means算法的实现原理和步骤。本文将对k-means算法的基本原理和实现实例进行分析。
在本文中，我们将讨论K-Means算法，它是一种基于聚类的无监督机器学习算法。此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
大数据文摘授权转载自数据派THU作者：王佳鑫 审校：陈之炎 概述 众所周知，机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。 监督学习常用于分类和预测。是让计算机去学习已经创建好的分类模型，使分类（预测）结果更好的接近所给目标值，从而对未来数据进行更好的分类和预测。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
之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为k-means的聚类算法，也叫做k均值聚类算法。
概述 机器学习里面的聚类是无监督的学习问题，它的目标是为了感知样本间的相似度进行类别归纳。它可以用于潜在类别的预测以及数据压缩上去。潜在类别预测，比如说可以基于通过某些常听的音乐而将用户进行不同的分类。数据压缩则是指将样本进行归类后，就可以用比较少的的One-hot向量来代替原来的特别长的向量。
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++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。
K-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。 算法过程如下： 1. 从N个样本随机选取K个样本作为质心 2. 对剩余的每个样本测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3. 重新计算已经得到的各个类的质心 4. 迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束 注：这里的距离我们一般采用欧式距离
众所周知，机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。
请用Python统计小说《Walden》 中各单词出现的频次，并按频次由高到低排序。
背景 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Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本x放在一起。比如上
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 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++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。 K-M原理 K-Means算法的思
聚类算法是典型的无监督学习，其训练的样本中值包含样本的特征，不包含样本的标签信息。在聚类算法中。利用样本的特征，将具有相似属性的样本划分到统一类别中，它有点像全自动分类。
K均值(K-Means)算法是无监督的聚类方法，实现起来比较简单，聚类效果也比较好，因此应用很广泛。K-Means算法针对不同应用场景，有不同方面的改进。我们从最传统的K-Means算法讲起，然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法，距离计算优化Elkan K-Means算法和大样本情况下Mini Batch K-Means算法。
A 某和 B 某青梅竹马，A 某通过 B 某认识了 C 某，发现兴趣爱好出奇一致，这三人就搞到了一起，成为了一个形影不离的小团体。这个小团体的形成，是自下而上的迭代过程。
本文介绍了聚类算法中的R聚类算法和K-Means算法，以及如何使用R语言进行聚类分析。首先介绍了R聚类算法，然后描述了K-Means算法的基本原理和实现方法，并通过一个示例展示了如何使用R语言进行聚类分析。最后，文章对K-Means算法的优化进行了介绍，包括使用主成分分析和崖底碎石法进行优化。
K-Means算法在无监督学习，尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。它实现起来非常简单。聚类效果也很不错的，因此应用非常广泛。
在过去，科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类，比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人，这就是简单的人工聚类方法。聚类是将数据集中某些方面相似的数据成员划分在一起，给定简单的规则，对数据集进行分堆，是一种无监督学习。聚类集合中，处于相同聚类中的数据彼此是相似的，处于不同聚类中的元素彼此是不同的。本章主要介绍聚类概念和常用聚类算法，然后详细讲述Scikit-Learn机器学习包中聚类算法的用法，并通过K-Means聚类、Birch层次聚类及PAC降维三个实例加深读者印象。
"If you set your goals ridiculously high and it's a failure, you will fail above everyone else's success.
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
我们目的是将样本分成k个类，其实说白了就是求每个样例x的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎么评价假定的好不好呢？我们使用样本的极大似然估计来度量，这里是就是x和y的联合分布P(x,y)了。如果找到的y能够使P(x,y)最大，那么我们找到的y就是样例x的最佳类别了，x顺手就聚类了。但是我们第一次指定的y不一定会让P(x,y)最大，而且P(x,y)还依赖于其他未知参数，当然在给定y的情况下，我们可以调整其他参数让P(x,y)最大。但是调整完参数后，我们发现有更好的y可以指定，那么我们重新指定y，然后再计算P(x,y)最大时的参数，反复迭代直至没有更好的y可以指定。
K均值（K-Means）算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个簇，每个簇的中心点代表该簇的质心，使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
品经理3分钟都懂k-means聚类算法（附C++实现源码） k-means：一种聚类算法，将样本集data[N]分成K个类（要把N个杂乱无章的样本聚合成K个不同的类别，所以是聚类算法嘛）。经过k-means聚类后，各类别内部的样本会尽可能的紧凑，而各类别之间的样本会尽可能的分开。 k-means思想：将距离最近的样本认为属于同一个类，每一个类有一个“质心”样本。举例，漫天繁星，距离较近的抱团星星，我们认为它们属于一个星团，而每个星团有一颗“质心”恒星作为这个星团的代表。 k-means计算过程： 1）初始化
高斯混合模型是一种强大的聚类算法。本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，也就是将数据分成K个簇的算法，其中K是用户指定的。
一、算法简介： 俗话说：“物以类聚，人以群分”，聚类算法不同于分类算法，对于一个 分类器 ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个分类器 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做监督学习，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此聚类算法通常并不需要使用训练数据进行学习。以一句话来说明K-means算法的思路
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。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和di
本文中，算法实现代码笔者自行做了详细的注释，别的内容系引用原文：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17589329
机器学习_分类_数据聚类 K-Means（k-平均或k-均值） 可以称的上是知名度最高的一种聚类算法 首先，我们确定要几个的聚类（cluster，也称簇），并为它们随机初始化一个各自的聚类质心点（cluster centroids），它在上图中被表示为“X”。要确定聚类的数量，我们可以先快速看一看已有的数据点，并从中分辨出一些独特的数据。 其次，我们计算每个数据点到质心的距离来进行分类，它跟哪个聚类的质心更近，它就被分类到该聚类。 需要注意的是，初始质心并不是真正的质心，质心应满足聚类里每个点到它的欧式距离
聚类分析用于发现局部强相关的对象组，而异常检测用来发现不与其他对象强相关的对象。 因此，聚类分析可以用于离散度检测。
聚类是把相似的对象通过静态分类方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。聚类算法的任务是将数据集划分为多个集群。在相同集群中的数据彼此会比不同集群的数据相似。通常来说，目标就是通过相似特征将数据分组并分配进不同的集群中。
这些聚类算法在不同场景和数据特性下有各自的优势和局限性，选择合适的算法取决于问题的性质和对结果的需求。聚类在图像分割、客户细分、异常检测等领域都有广泛的应用。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在K-Means聚类算法原理（机器学习(25)之K-Means聚类算法详解）中对K-Means的原理做了总结，本文来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。 K-Means类概述 在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，一个是传统的K-Means算法，对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K
该文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类，以及如何使用scikit-learn库中的KMeans函数进行实现。同时，文章还介绍了如何对数据进行标准化处理，以及如何使用scikit-learn库中的StandardScaler函数进行标准化处理。最后，文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类，并给出了具体的代码示例和注释说明。
本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。
一、聚类算法的简介 聚类算法是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。聚类算法与分类算法最大的区别是：聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。 在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。 二、K-Means算法的概述 基本K-Means算法的思想很简单，事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本
---- 新智元编译 来源：towardsdatascience.com 作者：Vihar Kurama 翻译：肖琴 【新智元导读】无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类等。 无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。无监督算法的数据没有标注，这意味着只提供输入变量（X），没有相应的输出变量。在无监督学习中，算法自己去发现数据中有意义的结构。 Fac
聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：
聚类是一种非监督学习，是将一份给定数据集划分成k类，这一份数据集可能是某公司的一批用户，也可能是某媒体网站的一系列文章，如果是某公司的一批用户，那么k-means做的就是根据用户的表现对用户的分类；如果媒体的文章，那么k-means做的就是根据文章的类型，把他分到不同的类别。
机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。 分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器，使它能够对未知类别的样本进行分类。这属于supervised learning（监督学习）。 而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别，这在机器学习中被称作 unsupervised learning （无监督学习）。 k均值（k-means）算法就是一种比较简单的聚类算法。 一、k-means基本思想 K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算
k-均值算法（K-Means算法）是一种典型的无监督机器学习算法，用来解决聚类问题。
假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题。
无监督学习是机器学习的另一大分支，与监督学习不同，无监督学习的数据集中没有数据标签，因此无法像监督学习的分类和回归问题那样学习对应标签的数据特征，无监督学习只能通过算法分析数据间的相似性来对数据进行聚类分析，今天我们就来看一下两大聚类算法：K-means聚类和分层聚类。
在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。
在R语言中，用于实现k-means聚类的函数为kmeans()，其的数的基本书写写格式为:
导读：本文作者为我们详细讲述了 ICLR 2016 的最佳论文 Deep Compression 中介绍的神经网络压缩方法。
文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理，然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后，总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
