機器學習 聚類演算法

聚類，就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類演算法。聚類演算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入資料進行歸併。所以的聚類演算法都試圖找到資料的內在結構，以便按照最大的共同點將資料進行歸類。

常見的聚類演算法包括 k-means演算法以及期望最大化演算法

(1) 首先我們選擇一些類/組，並隨機初始化它們各自的中心點。中心點是與每個資料點向量長度相同的位置。這需要我們提前預知類的數量(即中心點的數量)。

(2) 計算每個資料點到中心點的距離，資料點距離哪個中心點最近就劃分到哪一類中。

(3) 計算每一類中中心點作為新的中心點。

(4) 重複以上步驟，直到每一類中心在每次迭代後變化不大為止。也可以多次隨機初始化中心點，然後選擇執行結果最好的乙個。

機器學習 聚類 密度聚類演算法

一，介紹 密度聚類演算法有多種，我們這裡主要介紹一種著名的密度聚類演算法 dbscan。首先，我們通過下圖了解幾個概念 1 鄰域，與中心x距離不超過 距離，如上圖紅色虛線圈 2 核心物件，確定聚類的初始點，如上圖的x1 3 密度直達，在聚類核心物件鄰域內的點，如上圖x2由x1密度直達 4 密度可達，...

機器學習 聚類演算法

k means演算法 聚類概念 無監督問題 我們手裡沒有標籤了 難點 如何評估，如何調參 聚類 相似的東西分到一組 k means演算法 基本概念 要得到簇的個數，需要指定k值 距離的度量 常用歐幾里得距離和余弦相似度 先標準化 優化目標 質心 均值，即向量各維取平均即可 k means演算法 工作...

機器學習 聚類演算法

在無監督學習中，我們的訓練集可以寫成只有x 1 x x 1 x 2 x x 2 一直到x m x x m 我們沒有任何標籤 yyy。我們希望有一種演算法能夠自動的把這些資料分成有緊密關係的子集或是簇。演算法步驟綜述 k 均值是乙個迭代演算法，假設我們想要將資料聚類成n個組，其方法為 首先選擇k個隨機...