聚類演算法之
kmean演算法應用和python應用舉例
參考：1. 歸類：
聚類(clustering) 屬於非監督學習 (unsupervised learning)
無類別標記(class label)
2. 舉例：
3. k-means 演算法：
3.1 clustering 中的經典演算法，資料探勘十大經典演算法之一
3.2 演算法接受引數 k ；然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一
聚類中的物件相似度較高；而不同聚類中的物件相似度較小。
3.3 演算法思想：
以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的物件歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心
的值，直至得到最好的聚類結果
3.4 演算法描述：
（1）適當選擇c個類的初始中心；
（2）在第k次迭代中，對任意乙個樣本，求其到c各中心的距離，將該樣本歸到距離最短的中心所在
的類；（3）利用均值等方法更新該類的中心值；
（4）對於所有的c個聚類中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新後，值保持不變，則迭代結束，
否則繼續迭代。
3.5 演算法流程：
輸入：k, data[n];
（1） 選擇k個初始中心點，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];
（2） 對於data[0]….data[n], 分別與c[0]…c[k-1]比較，假定與c[i]差值最少，就標記為i;
（3） 對於所有標記為i點，重新計算c[i]=/標記為i的個數；
（4） 重複(2)(3),直到所有c[i]值的變化小於給定閾值。
4.舉例子：
優點：速度快，簡單
python**：
未完待續。。。。。。
優點：速度快，簡單
K mean聚類演算法
k mean演算法屬於非監督類演算法，模型相對簡單。目標函式 j sum dj i 演算法 1 初始化k個點 2 樣本xi,到k個點的距離為 dk xi uk j argmin j dk xi屬於cj 3 更新引數 uk sum xi i sum i 重複2和3，終止條件j的變化很小或者uk變化很小...
聚類及K mean演算法
首先什麼是聚類，和分類有什麼區別，這裡講乙個例子，比如有一群學生考完期末考試，現在要根據他們的成績把他們劃分成幾個小組，讓老師分別進行輔導，這時候，你不知道要劃分幾個小組比較好，但你可以根據他們的成績，比較成績接近的歸到乙個小組，這個過程就是聚類，另一種情況是直接給出了90分段的乙個小組，80分段的...
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