机器学习实战 k均值聚类 / 张生荣

python机器学习实战之K均值聚类

本文实例为大家分享了python K均值聚类的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''''' k Means K均值聚类 ...

目录 K均值聚类 K均值聚类的基本步骤 K均值聚类模块简单例子 K均值聚类预测的是一个离散值时,做的工作就是“分类”. 预测的是一个连续值时,做的工作就是“回归”. 机器学习模型还可以将训练集中的 ...

简单实现平面的点K均值分析,使用欧几里得距离,并用pylab展示. 复制代码代码如下: import pylab as pl #calc Euclid squiredef calc_e_squire ...

一开始的目的是学习十大挖掘算法(机器学习算法),并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低.这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码 ...

一开始的目的是学习十大挖掘算法(机器学习算法),并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低.这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码 ...

本文实例讲述了Python聚类算法之基本K均值运算技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本K均值 :选择 K 个初始质心,其中 K 是用户指定的参数,即所期望的簇的个数.每次循环中,每个点被指派到 ...

复制代码代码如下: //k-mean.h #ifndef KMEAN_HEAD #define KMEAN_HEAD #include <vector> #include <map ...

开始学习机器学习实战这本书,打算看完了再回头看周志华的机器学习.机器学习实战的代码都是用numpy写的,有些麻烦,所以考虑用pandas来实现代码,也能回顾之前学的用python进行数据分析.感 ...

目录一.k-近邻算法原理及API 1.k-近邻算法原理 2.k-近邻算法API 3.k-近邻算法特点二.k-近邻算法案例分析案例信息概述第一部分:处理数据 1.数据量缩小 2.处理时间 3.进一 ...

目录 K-近邻算法概述工作原理实施KNN算法示例:手写识别系统 K-近邻算法概述简单地说, k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. k-近邻算法优点:精度高.对异常值不敏感. ...

第一步.随机生成质心由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质 ...

K近邻法是有监督学习方法,原理很简单,假设我们有一堆分好类的样本数据,分好类表示每个样本都一个对应的已知类标签,当来一个测试样本要我们判断它的类别是, 就分别计算到每个样本的距离,然后选取离测试样本最 ...

本文实例为大家分享了树回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''''' 回归树连续值回归预测的回归树 ''' ...

K最近邻属于一种分类算法,他的解释最容易,近朱者赤,近墨者黑,我们想看一个人是什么样的,看他的朋友是什么样的就可以了.当然其他还牵着到,看哪方面和朋友比较接近(对象特征),怎样才算是跟朋友亲近,一起吃 ...

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容,同时介绍了一些机器学习中的概念,具体如下. Logistic回归的主要目的:寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数拟合.插值 ...

k-means算法思想较简单,说的通俗易懂点就是物以类聚,花了一点时间在python中实现k-means算法,k-means算法有本身的缺点,比如说k初始位置的选择,针对这个有不少人提出k-means ...

今天用python实现了一下简单的聚类分析,顺便熟悉了numpy数组操作和绘图的一些技巧,在这里做个记录. from pylab import * from sklearn.cluster impor ...

一.k均值聚类的简单介绍假设样本分为c类,每个类均存在一个中心点,通过随机生成c个中心点进行迭代,计算每个样本点到类中心的距离(可以自定义.常用的是欧式距离) 将该样本点归入到最短距离所在的类,重新 ...

k-means聚类算法 k-means是发现给定数据集的k个簇的算法,也就是将数据集聚合为k类的算法. 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距 ...