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K-means clustering (K-均值聚类)

2018年04月11日 ⁄ 综合 ⁄ 共 418字 ⁄ 字号 评论关闭

问题:

K-均值聚类是无监督学习算法

设数据集,其中

假设这个数据可以分为

把这个问题模型化:

其中代表第类的聚点(中心点、均值)。

该模型可以用EM算法进行训练:

初始化

E步:固定,最小化,显然

其中

M步:固定,最小化

直至收敛。

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下面介绍一款机器学习软件,便于理解各种机器学习算法,下载完后,解压。

第一步:

双击,进入图形界面。


第二步:在空白处,首先左击几次

然后,右击几次

数据集准备好之后,就开始选择算法,点击菜单栏

中的

比如,我们用欧几里得距离,选择2个分类,然后点击“Cluster”按钮,看结果就可以了,


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对于K-means算法的实现:

JAVA中Weka,OpenCV,Python中的Scikit-Learn等。

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