文章分类 -  数据挖掘

k-means聚类算法（下）
摘要：一、k-means算法python实现 1.加载数据loadDataSet 结果： 80*2的一个矩阵（80个样本，每个样本数据为2维） 2.计算欧式距离distEclud 3.k个质心随机初始化randCentroids 结果： 4.kmeans算法 （1）初始一个m*2的矩阵，用来存储所属类和误 阅读全文
posted @ 2022-05-12 08:26 泡芙hm 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)
基于密度的聚类算法—DBSCAN
摘要：参考的文章： 20分钟学会DBSCAN - 知乎 (zhihu.com) (66条消息) 聚类方法：DBSCAN算法研究（1）--DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法_XianenZhou的博客-CSDN博客_dbscan算法 DBSCAN 算法 - 简书 (jianshu.com) ( 阅读全文
posted @ 2022-05-12 08:14 泡芙hm 阅读(1126) 评论(0) 推荐(0)
k-means聚类算法（上）
摘要：引用文章：【机器学习】K-means（非常详细） - 知乎 (zhihu.com) (65条消息) 【机器学习】k-means聚类原理及python实现_大姨妈V的博客-CSDN博客_python实现kmeans聚类 K-Means优化——K-Means++，二分Kmeans - 知乎 (zhihu 阅读全文
posted @ 2022-05-04 21:36 泡芙hm 阅读(416) 评论(0) 推荐(0)
聚类算法简介
摘要：一、聚类任务 1.无监督学习方法 2.目标：通过对无标记训练样本的学习来解释数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础 使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小 3.过程：简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），即不相交的子集 4.注意：聚类过程仅能自动形成簇结构， 阅读全文
posted @ 2022-05-01 09:00 泡芙hm 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)