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K-means:原理简单算法

对于监督学习而言,回归和分类是两基本应用场景;对于非监督学习而言,则是和降维。K-means属于算法一种,通过迭代将样本分为K个互不重叠子集。...K-means是一种启发式算法,通过迭代方式来求解,在初次迭代时,随机选择两个样本点作为中心点,这样中心点也叫做质心centroids,然后不断循环重复如下两个过程 1. cluster...重复迭代,直到中心点位置不再变动,得到最终结果 ? 在kmeans算法中,初始中心点选取对算法收敛速度和结果都有很大影响。...在传统kemans基础上,又提出了kmeans++算法,该算法不同之处在于初始中心点选取策略,其他步骤和传统kmeans相同。 kmeans++初始中心选择策略如下 1....kmeans算法原理简单,运算速度快,适用于大样本数据,但是注意由于采用了欧氏距离,需要在数据预处理阶段进行归一化处理。

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-层次(谱系算法

简介 ---- 层次(Hierarchical Clustreing)又称谱系,通过在不同层次上对数据集进行划分,形成树形结构。...算法步骤: 计算间距离矩阵 初始化n个,将每个样本视为一 在距离矩阵中选择最小距离,合并这两个为新 计算新到其他距离,得到新距离矩阵 重复3-4步,直至最后合并为一个 首先介绍距离矩阵计算...,然后第4步有不同算法来定义新到其他距离,包括:最短距离法、最长距离法、平均法、重心法等。...根据上述步骤绘制谱系图,横坐标就是每个,纵坐标表示合并两个值: 根据谱系图,如果要为2,从上往下看首次出现了2个分支地方,即将样品0分为一,样品1、2分为另一。...函数 使用linkage参数定义合并算法

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5种主要算法简单介绍

K-MEANS算法 K-Means算法可能是大家熟悉算法。它出现在很多介绍性数据科学和机器学习课程中。在代码中很容易理解和实现!请看下面的图表。 ?...这种缺点也会出现在非常高维数据中,因为距离阈值ε变得难以估计。 使用高斯混合模型(GMM)期望最大化(EM) K-Means一个主要缺点是它对中心平均值使用很简单幼稚。...因此,如果一个数据点位于两个重叠中间,通过说X%属于1,而y%属于2,我们可以简单地定义它。 层次算法 层次算法实际上分为两:自上而下或自下而上。...2.在每次迭代中,我们将两个合并为一个。将两个合并为具有最小平均连接组。比如说根据我们选择距离度量,这两个之间距离最小,因此是相似的,应该组合在一起。...层次算法不要求我们指定聚数量,我们甚至可以选择哪个看起来最好。此外,该算法对距离度量选择不敏感; 它们工作方式都很好,而对于其他算法,距离度量选择是至关重要

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机器学习--基础最常用算法

基于划分算法(partition clustering) K-means:是一种典型划分算法,它用一个中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择点不一定是一个点,该算法只能处理数值型数据...基于层次算法 CURE:采用抽样技术先对数据集D随机抽取样本,再采用分区技术对样本进行分区,然后对每个分区局部,最后对局部进行全局。...基于密度算法 DBSCAN:DBSCAN算法是一种典型基于密度算法,该算法采用空间索引技术来搜索对象邻域,引入了“核心对象”和“密度可达”等概念,从核心对象出发,把所有密度可达对象组成一个簇...优点:形状没有偏倚,不需要输入要划分个数。 缺点:DBSCAN算法对参数Eps及Minpts非常敏感,且这两个参数很难确定。 ? 其他基于密度算法如下: ?...从以下几个方面对几种常用算法进行综合性能评价,评价结果如下: ?

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简单易学机器学习算法——Mean Shift算法

一、Mean Shift算法概述 Mean Shift算法,又称为均值漂移算法,Mean Shift概念最早是由Fukunage在1975年提出,在后来由Yizong Cheng对其进行扩充,主要提出了两点改进...核函数定义使得偏移值对偏移向量贡献随之样本与被偏移点距离不同而不同。权重系数使得不同样本权重不同。Mean Shift算法,图像平滑、分割以及视频跟踪等方面有广泛应用。...步骤4:满足了最终条件,即退出 从上述过程可以看出,在Mean Shift算法中,关键就是计算每个点偏移均值,然后根据新计算偏移均值更新点位置。...经过Mean Shift算法数据如下所示: ''' Date:20160426 @author: zhaozhiyong ''' import matplotlib.pyplot as plt...plt.title('Mean Shift 2') #plt.legend(loc="best") plt.show() 参考文献 Mean Shift Clustering Meanshift,算法

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简单易学机器学习算法——Mean Shift算法

一、Mean Shift算法概述 Mean Shift算法,又称为均值漂移算法,Mean Shift概念最早是由Fukunage在1975年提出,在后来由Yizong Cheng对其进行扩充,主要提出了两点改进...核函数定义使得偏移值对偏移向量贡献随之样本与被偏移点距离不同而不同。权重系数使得不同样本权重不同。Mean Shift算法,图像平滑、分割以及视频跟踪等方面有广泛应用。...从上述过程可以看出,在Mean Shift算法中,关键就是计算每个点偏移均值,然后根据新计算偏移均值更新点位置。...经过Mean Shift算法数据如下所示: ?...) plt.title('Mean Shift 2') #plt.legend(loc="best") plt.show() 参考文献 Mean Shift Clustering Meanshift,算法

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算法 ---- 大数据算法综述

文章大纲 简介 算法分类 相似性度量方法 大数据算法 spark 中算法 算法对比 性能对比 效果对比 参考文献 简介 随着数据量迅速增加如何对大规模数据进行有效成为挑战性研究课题...,面向大数据算法对传统金融行业股票投资分析、 互联网金融行业中客户细分等金融应用领域具有重要价值, 本文对已有的大数据算法,以及普通算法做一个简单介绍 聚类分析是伴随着统计学、计算机学与人工智能等领域科学发展而逐步发展起来...然而,算法又有了长足发展与进步。 算法分类 相似性度量方法 3)曼哈顿距离(Manhattan Distance)。...在这8相似度测量方法中,需要注意是最后三相似性计算方法不再符合对称性、非负性与反身性要求,即属于非可度量范畴。连续性变量相似性度量方法在不同聚算法应用,如表1所示。...大数据算法 spark 中算法 http://spark.apache.org/docs/latest/ml-clustering.html spark 支持算法有以下几个: K-means

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机器学习(7)——算法算法

算法 前面介绍集中算法都是属于有监督机器学习方法,这章和前面不同,介绍无监督学习算法,也就是算法。...我们对数据进行思想不同可以设计不同算法,本章主要谈论三种思想以及该思想下三种算法。...下面介绍一种最常用一种最基本算法—K-Means算法 K-Means算法 K- means算法,也称为K-平均或者K-均值,是一种使用广泛基础算法,一般作为掌握算法第一个算法。...不同中心点中心K-Means算法预测结果 K-Means改进几种算法 前面简单地介绍了一种算法思想K-Means算法,由于K-Means算法简单且易于实现,因此K-Means算法得到了很多应用...8.1.1 算法评估 有监督分类算法评价指标通常是accuracy, precision, recall, etc;由于算法是无监督学习算法,评价指标则没有那么简单了。

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简单易学机器学习算法——Mean Shift算法

一、Mean Shift算法概述 Mean Shift算法,又称为均值漂移算法,Mean Shift概念最早是由Fukunage在1975年提出,在后来由Yizong Cheng对其进行扩充...核函数定义使得偏移值对偏移向量贡献随之样本与被偏移点距离不同而不同。权重系数使得不同样本权重不同。Mean Shift算法,图像平滑、分割以及视频跟踪等方面有广泛应用。...从上述过程可以看出,在Mean Shift算法中,关键就是计算每个点偏移均值,然后根据新计算偏移均值更新点位置。...经过Mean Shift算法数据如下所示: ?...) plt.title('Mean Shift 2') #plt.legend(loc="best") plt.show() 参考文献 Mean Shift Clustering Meanshift,算法

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算法之层次

层次(Hierarchical Clustering)是算法一种,通过计算不同类别的相似度创建一个有层次嵌套树。...层次怎么算 层次分为自底向上和自顶向下两种,这里仅采用scikit-learn中自底向上层次法。...将相邻最近两组归为同一组 重复第二步,直到合并成为一个组,结束 过程散点图变化一下,就是我们要层次图 层次 Python 实现 import numpy as np from sklearn.cluster...3器 estimator = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)#构造器 estimator.fit(data) print(estimator.labels...,默认为不缓存 n_clusters: 表示最终要查找类别的数量,例如上面的 2 pooling_func: 一个可调用对象,它输入是一组特征值,输出是一个数 返回值 labels: 每个样本簇标记

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算法之DBSCAN

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度算法,基于密度寻找被低密度区域分离高密度区域...若某一点,从任一核心地点出发都是密度不可达,则称该点为噪声点 DBSCAN 算法实现如下图: ? 当出现奇葩数据时,K-Means 无法正常,而 DBSCAN 完全无问题 ?...缺点: 当数据量大时,处理速度慢,消耗大 当空间密度不均匀、间距差相差很大时参数密度阈值minPts和邻域r参数选取困难 对于高维数据,容易产生“维数灾难”(算法基于欧式距离通病...# 调用密度 DBSCAN db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X) # print(db.labels_) # db.labels_为所有样本索引...(结果中-1表示没有为离散点) # 模型评估 print('估计个数为: %d' % n_clusters_) print("同质性: %0.3f" % metrics.homogeneity_score

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算法算法

小编邀请您,先思考: 1 有哪些算法可以?各自有什么特点? 2 算法效果如何评价?...方法分类 主要分为层次化算法,划分式算法,基于密度算法,基于网格算法,基于模型算法等。...核方法是普适,并在性能上优于经典算法,它通过非线性映射能够较好地分辨、提 取并放大有用特征,从而实现更为准确;同时,算法收敛速度也较快。...在经典算法失效情况下,核算法仍能够得到正确。代表算法有SVDD算法,SVC算法。...谱算法建立在图论中谱图理论基础上,其本质是将问题转化为图最优划分问题,是一种点对算法。 ? 算法简要分类架构图 常用算法特点对比表 ▼ ?

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算法

算法算法属于无监督学习,没有给出分类,通过相似度得到种类。 主要会讲四种:Kmeans均值,层次,DBSCAN,谱。 再讲算法前先讲一下几种衡量相似度方法: 1.欧氏距离: ?...而Kmeans就是一直改进方法:改进了选择K初始值方法,假设已经选取了n个初始中心(0<n<K),则在选取第n+1个中心时:距离当前n个中心越远点会有更高概率被选为第n+1个中心。...在选取第一个中心(n=1)时同样通过随机方法。可以说这也符合我们直觉:中心当然是互相离得越远越好。这个改进虽然直观简单,但是却非常得有效。...这里主要讲凝聚算法简单:一开始每一个点都是一个类别,然后计算每一个所有点里面两个距离最小,合并一个,直到合并到K个类别为止,不阻止他会合并到1。...谱是一种基于拉普拉斯矩阵特征向量算法

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探索Python中算法:层次

在机器学习领域中,层次是一种常用算法,它能够以层次结构方式将数据集中样本点划分为不同簇。层次一个优势是它不需要事先指定簇数量,而是根据数据特性自动形成簇层次结构。...本文将详细介绍层次算法原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。 什么是层次? 层次是一种自下而上或自上而下方法,它通过逐步合并或分割样本点来形成一个簇层次结构。...层次原理 层次算法核心原理可以概括为以下几个步骤: 初始化:首先,将每个样本点视为一个单独簇。 计算相似度:计算每对样本点之间相似度或距离。...Python 中层次实现 下面我们使用 Python 中 scikit-learn 库来实现一个简单层次模型: import numpy as np import matplotlib.pyplot...总结 层次是一种强大而灵活算法,能够以层次结构方式将数据集中样本点划分为不同簇。通过本文介绍,你已经了解了层次算法原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。

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简单易学机器学习算法——基于密度算法DBSCAN

一、基于密度算法概述     最近在Science上一篇基于密度算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家关注...(在我博文“论文中机器学习算法——基于密度峰值算法”中也进行了中文描述)。...于是我就想了解下基于密度算法,熟悉下基于密度算法与基于距离算法,如K-Means算法之间区别。     基于密度算法主要目标是寻找被低密度区域分离高密度区域。...与基于距离算法不同是,基于距离算法结果是球状簇,而基于密度算法可以发现任意形状,这对于带有噪音点数据起着重要作用。...显然我们可以发现数据集1共有两个,数据集2有四个,下面我们通过DBSCAN算法实现数据点: MATLAB代码 主程序 %% DBSCAN clear all; clc; %% 导入数据集 %

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简单易学机器学习算法——基于密度算法DBSCAN

一、基于密度算法概述     最近在Science上一篇基于密度算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家关注...(在我博文“论文中机器学习算法——基于密度峰值算法”中也进行了中文描述)。...于是我就想了解下基于密度算法,熟悉下基于密度算法与基于距离算法,如K-Means算法之间区别。     基于密度算法主要目标是寻找被低密度区域分离高密度区域。...与基于距离算法不同是,基于距离算法结果是球状簇,而基于密度算法可以发现任意形状,这对于带有噪音点数据起着重要作用。...二、DBSCAN算法原理 1、基本概念     DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)是一种典型基于密度算法

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算法总结

-------------------------- 算法种类: 基于划分算法(partition clustering) k-means: 是一种典型划分算法,它用一个中心来代表一个簇...,即在迭代过程中选择点不一定是一个点,该算法只能处理数值型数据 k-modes: K-Means算法扩展,采用简单匹配方法来度量分类型数据相似度 k-prototypes: 结合了K-Means...DBSCAN算法中邻域概念,以适应空间对象特点 DBLASD: OPTICS: OPTICS算法结合了自动性和交互性,先生成次序,可以对不同设置不同参数,来得到用户满意结果...以下将对传统方法中存在问题以及人们在这些问题上所做努力做一个简单总结: 1 从以上对传统聚类分析方法所做总结来看,不管是k-means方法,还是CURE方法,在进行之前都需要用户事先确定要得到数目...因此如何解决这个问题成为当前一个研究热点,有学者提出将不同思想进行融合以形成新算法,从而综合利用不同聚算法优点,在一次过程中综合利用多种方法,能够有效缓解这个问题。

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