详解C++ 实现K-means算法
K-means算法是一种非常经典的聚类算法,其主要目的是将数据点划分为K个集群,以使得每个数据点与其所属集群的中心点(质心)的平方距离之和最小。这种算法在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。二、K-means算法的基本原理K-means算法的基本原理相对简单直观。算法接受两个输入参数:一是数据集,二是...
K均值聚类算法
如下图划分数在4-15之间,簇内间距变化很小,基本上是水平直线,因此可以选择K=4(拐点附近位置)作为划分数。K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之和最小。目标函数的数学公式是:...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法np.mean(x,0)来计算均值。K-means是一类非常经典的无监督机器学习算法,通常在实际应用中用于从数据集中找出不同样本的聚集模式。其含义实际上就是对于每一个簇...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
K均值聚类(K-MeansClustering)是一种经典的聚类算法,其基本原理是将数据点分为K个簇,每个簇由簇中心(通常是簇内所有点的均值)表示。所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之...
面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述
提出一种基于运动点剔除的位姿估计算法,减少部分运动点所带来的误差,该算法首先对前后帧图像生成的视差图采用基于形态学算法进行优化,然后采用K-means聚类算法对优化后的视差图进行聚类分割,再根据几何约束条件判断每个聚类区域内点的运动状态,最后基于聚类区域内点的分布与占比建立区域判断模型,将运动的区域...
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
Z′=k的概率,即x′属于第k个分量,可以用贝叶斯规则计算:我们用变量γ(z′??)来表示这个概率,可以这样写:变量γ(z′??)通常被称为responsibilities,因为它们描述了每个分量对每个观测值的responsibilities(www.e993.com)2024年9月20日。这些参数作为关于潜在变量的缺失信息的代理。
k-means聚类算法及matlab实现
function[index,C,sumd]=Kmeans(sample,k,threshold,n)%K均值算法%C:k个簇中心%index:聚类后每个样本的标记%sumd:样本点到相应的簇心的距离%sample:需要进行聚类的样本%k:划分簇的个数%threshold:差异度阈值%n最大迭代次数
大数据技术用户画像之RFM模型和KMeans聚类算法
1、算法原理在正式开始之前,我们可以先通过几个网址来感受一下KMeans的魅力。首先是httpshabal.in/visuals/kmeans/3.html,我们可以通过刷新页面多次,来观察不同的KMeans聚类过程。下图是我把四次不同的结果合并在一起的一个结果。通过观察,我们可以得到初步结论:中心点数量4,起始位置不相同。中心点...
如何用聚类模型(k-means)做数据分析?
根据描述分析,生成poi聚类结果画像,利用聚类,对人群/商品/行为标签进行精细划分,作为进一步商业决策的基础。k-means是面试常考算法,其算法原理简单,且参数很少,也是业界的常用算法。但是其缺点也很明显,例如其对离群点较敏感、容易产生局部最优(多次随机来解决)、需要提前确定k值、聚类结果依赖初始位置选择等。
从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法
可行的方法有利用标的物的metadata信息,采用TF-IDF、LDA、Word2vec等方式获得标的物的向量表示,再利用Kmeans聚类。具体的实现细节这里不介绍,感兴趣的读者可以自行搜索相关材料做深入学习,作者在《基于内容的推荐算法》这篇文章中也做了比较详细的介绍。另外,也可以基于用户的历史操作行为,获得标的物的嵌入表示(矩阵...