K-Means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法，它使用質(zhì)心定義原型，質(zhì)心是一組點的均值，通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對象。 K-Means算法流程 step1：選擇K個點作為初始質(zhì)心 step2：repeat 將每個點指派到最近的質(zhì)心，形成K個簇 重新計算每個簇的質(zhì)心 until 質(zhì)心不在變化 例如下圖的樣本集，初始選擇是三個質(zhì)心比較集中，但是迭代3次之后，質(zhì)心趨于穩(wěn)定，并將樣本集分為3部分 我們對每一個步驟都進行分析 step1：選擇K個點作為初始質(zhì)心 這一步首先要知道K的值，也就是說K是手動設(shè)置的，而不是像EM算法那樣自動聚類成n個簇 其次，如何選擇初始質(zhì)心 最簡單的方式無異于，隨機選取質(zhì)心了，然后多次運行，取效果最好的那個結(jié)果。這個方法，簡單但不見得有效，有很大的可能是得到局部最優(yōu)。 另一種復雜的方式是，隨機選取一個質(zhì)心，然后計算離這個質(zhì)心最遠的樣本點，對于每個后繼質(zhì)心都選取已經(jīng)選取過的質(zhì)心的最遠點。使用這種方式，可以確保質(zhì)心是隨機的，并且是散開的。 step2：repeat 將每個點指派到最近的質(zhì)心，形成K個簇 重新計算每個簇的質(zhì)心 until 質(zhì)心不在變化 如何定義最近的概念，對于歐式空間中的點，可以使用歐式空間，對于文檔可以用余弦相似性等等。對于給定的數(shù)據(jù)，可能適應(yīng)與多種合適的鄰近性度量。
標簽： K-means Java 數(shù)據(jù)挖掘 聚類 算法
上傳時間： 2018-11-27
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該程序?qū)崿F(xiàn)了軟輸入軟輸出Viterbi算法解碼。假定一個有限長度的格子窗可以向前和向后遞歸。因此，它像一個的SOVA譯碼器的硬件實現(xiàn)
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第一章 機器學習革命學習算法入門為何商業(yè)擁護機器學習給科學方法增壓10億個比爾·克林頓學習算法與國家安全我們將走向何方第二章 終極算法來自神經(jīng)科學的論證來自進化論的論證來自物理學的論證來自統(tǒng)計學的論證來自計算機科學的論證機器學習算法與知識工程師天鵝咬了機器人終極算法是狐貍，還是刺猬我們正面臨什么危機新的萬有理論未達標準的終極算法候選項機器學習的五大學派第三章 符號學派：休謨的歸納問題特別說明：僅作為愛好者學習使用（請勿商用）！本文檔由人工智能吧（QQ群 565128329）整理提供并更多學習分享，若覺得不錯請購買印刷版書籍。約不約“天下沒有免費的午餐”定理對知識泵進行預設(shè)如何征服世界在無知與幻覺之間你能信任的準確度歸納是逆向的演繹掌握治愈癌癥的方法20問游戲符號學派第四章 聯(lián)結(jié)學派：大腦如何學習感知器的興盛與衰亡物理學家用玻璃制作大腦世界上最重要的曲線攀登超空間里的高峰感知器的復仇一個完整的細胞模型大腦的更深處第五章 進化學派：自然的學習算法達爾文的算法探索：利用困境程序的適者生存法則性有何用先天與后天誰學得最快，誰就會贏第六章 貝葉斯學派：在貝葉斯教堂里統(tǒng)治世界的定理所有模型都是錯的，但有些卻有用從《尤金·奧涅金》到Siri所有東西都有關(guān)聯(lián)，但不是直接關(guān)聯(lián)推理問題掌握貝葉斯學派的方法馬爾可夫權(quán)衡證據(jù)邏輯與概率：一對不幸的組合第七章 類推學派：像什么就是什么完美另一半維數(shù)災(zāi)難空中蛇災(zāi)爬上梯子起床啦第八章 無師自通物以類聚，人以群分發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的形狀擁護享樂主義的機器人熟能生巧學會關(guān)聯(lián)第九章 解開迷惑萬里挑一終極算法之城馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)從休謨到你的家用機器人行星尺度機器學習醫(yī)生馬上來看你第十章 建立在機器學習之上的世界性、謊言和機器學習數(shù)碼鏡子充滿模型的社會分享與否？方式、地點如何？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搶了我的工作戰(zhàn)爭不屬于人類谷歌＋終極算法=天網(wǎng)？進化的第二部分
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