6.1.k均值聚类

作者: BlueFishMan | 来源:发表于2020-06-23 10:46 被阅读0次

6.1.k均值聚类
聚类分析
100天搞定机器学习|day54 聚类系列：层次聚类原理及案例
100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与pytho
【机器学习】无监督学习 K-means(K-均值聚类算法）
聚类算法 - kmeans
机器学习实战Py3.x填坑记10—利用K-均值聚类算法对未标注数
聚类算法总结
动态聚类算法
K 均值聚类

k-means

输入

1. 样本集
$D=\{\overrightarrow{x}_1,\overrightarrow{x}_2,...,\overrightarrow{x}_N\}$
$\overrightarrow{x}_i=(x_{i}^{(1)},x_{i}^{(2)},...,x_{i}^{(n)})^T$
$i=1,2,...,N$
2. 聚类簇数
$K$

输出

簇划分.
$C=\{C_1,C_2,...,C_K\}$
$C_k\bigcap_{k\not=l}C_l=\emptyset;D=\bigcup_{k=1}^KC_k$

算法步骤

1. 从D中随机选择K个样本作为初始簇均值向量
$\{\overrightarrow{\mu}_1,\overrightarrow{\mu}_2,...,\overrightarrow{\mu}_K\}$
2. 重复迭代直到算法收敛
$C_k=\emptyset$
$\begin{Bmatrix} \lambda_i=\mathop{\arg\min}\limits_{k}||\overrightarrow{x}_i-\overrightarrow{\mu}_k||_2\\ C_{\lambda_{i}}=C_{\lambda_{i}}\bigcup\{\overrightarrow{x}_i\}\\ i=1,2,...,N;k\in\{1,2,...,K\};\lambda_{i}\in\{1,2,...,K\} \end{Bmatrix}$
$\hat{\overrightarrow{\mu}}_k=\frac{1}{|C_k|}\sum_{\overrightarrow{x}_i\in C_k}\overrightarrow{x}_i$
$k=1,2,...,K$
3. 终止条件判断
$\forall k\in \{1,2,...,K\},\hat{\overrightarrow{\mu}}_k=\overrightarrow{\mu}_k$

6.1.k均值聚类
k-means 输入 1. 样本集2. 聚类簇数输出簇划分. 算法步骤 1. 从D中随机选择K个样本作为初始簇...
聚类分析
均值聚类层次聚类
100天搞定机器学习|day54 聚类系列：层次聚类原理及案例
几张GIF理解K-均值聚类原理k均值聚类数学推导与python实现前文说了k均值聚类，他是基于中心的聚类方法，通过...
100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与pytho
[如何正确使用「K均值聚类」？ 1、k均值聚类模型 2、k均值聚类策略然后：对于给定的划分C，再求各个类的中心，...
【机器学习】无监督学习 K-means(K-均值聚类算法）
任务利用K-均值聚类算法对未标注数据分组对聚类得到的簇进行后处理二分K-均值聚类算法思想聚类算法几乎可以...
聚类算法 - kmeans
一、定义 kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛...
机器学习实战Py3.x填坑记10—利用K-均值聚类算法对未标注数
本章内容：K-均值聚类算法对聚类得到的簇进行后处理二分K-均值聚类算法对地理位置进行聚类在运行程序清单10-1的...
聚类算法总结
1、K 均值聚类 2、凝聚聚类 3、DBSCAN 算法 4、聚类算法的评估
动态聚类算法
动态聚类算法两种常用算法 K-均值算法（或C-均值算法）迭代自组织的数据分析算法 K-均值算法 “动态”聚类算...
K 均值聚类
通过迭代方式寻找 K 个簇的一种划分方案，使得聚类结果对应的代价函数最小。 1、缺点需要人工预先确定初始 K 值...