与分类、序列标注等任务不同,聚类是在事先并不知道任何样本标签的情况下,通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别,使得同类别样本之间的相似度高,不同类别之间的样本相似度低(即增大类内聚,减少类间距)。 聚类属于非监督学习,K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是,通过迭代寻找K个 … See more KMeans的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇(K是超参),并给出每个样本数据对应的中心点。具体步骤非常简单,可以分为4步: (1)数据 … See more KMenas的优点: 1. 高效可伸缩,计算复杂度 为O(NKt)接近于线性(N是数据量,K是聚类总数,t是迭代轮数)。 2. 收敛速度快,原理相对通俗易懂,可解释性强。 KMeans也有一些明 … See more KMeans作为一种无监督聚类算法,在日常生活中有大量应用。经过适当的预处理,可以对数据做初步分析,甚至挖掘出隐含的价值信息(例如对用户日志做聚类,得到一些高频高质量的新FAQ)。相比于SVM、GBDT等机器学习算 … See more EM(Expectation-Maximum)算法即期望最大化算法,是最常见的隐变量估计方法。EM算法是一种迭代优化策略,每一次迭代都分为两步:期望步(E)、极大步(M)。EM算法的提出最初是为了解决数据缺失情况下的参数 … See more Webk-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing, that aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean …
利用Python K-means实现简单图像聚类_kmeans图像聚 …
WebK-Means 聚类的两种用法. 1、 发现异常情况 :如果不对数据进行任何形式的转换,只是经过中心标准化或级差标准化就进行快速聚类,会根据数据分布特征得到聚类结果。. 这种聚类会将 极端数据 聚为几类。. 这种方法适用于统计分析之前的 异常值剔除 ,对异常 ... WebDec 9, 2015 · Bisecting k-means聚类算法的基本思想是,通过引入局部二分试验,每次试验都通过二分具有最大SSE值的一个簇,二分这个簇以后得到的2个子簇,选择2个子簇的总SSE最小的划分方法,这样能够保证每次二分得到的2个簇是比较优的(也可能是最优 … jph storage ipswich
深入机器学习系列之:Bisecting KMeans - 腾讯云开发者社区-腾讯云
WebNov 28, 2014 · 算法思想. k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去。. 1. 首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种 … WebDec 12, 2016 · K-Means聚类算法原理. K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。. K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。. 包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K ... WebNov 17, 2024 · K-means做的是对向量的聚类,也就是说,假设要处理的是224×224×3的RGB图像,那么就得先将其转为1维的向量。. 在上面的做法里,我们是直接对其展平:. image = image.reshape(-1, ) 1. 那么这么做的缺陷也是十分明显的。. 例如,对于两张一模一样的图像,我们将前者 ... jphtcr