机器学习中级-无监督学习kmeans算法-图像分析

尹成学院 2023-01-13 01:38:31

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机器学习-Sklearn-07（无监督学习聚类算法KMeans）

机器学习机器学习实战-kmeans 简介：聚类算法是一种无监督学习，它将相似的对象归类到同一簇中。聚类的方法可以应用所有的对象，簇内的对象越相似，聚类效果也就越好。聚类和分类的最大不同之处在于，分类的目标是已知的，聚类是完全无监督学习，类别没有像分类那样被预先定义出来，所以叫做无监督学习。 kmeans算法是实际中最常用的聚类算法，没有之一。kmeans算法的原理简单，实现起来不是很复

一，有监督学习与无监督学习二，Kmeans算法（一）Kmeans算法原理（二）Kmeans算法步骤（三）Kmeans的优化三，Kmeans优缺点四，例题

Kmeans是机器学习中最经典的无监督学习聚类算法，本文复习了无监督学习定义和Kmeans算法，然后提出了一种基于Kmeans算法的图像压缩方案，并给出了其在Matlab中的实现

官网 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-clustering.html#k-means Kmeans原理介绍聚类介绍聚类kmeans 算法是一个无监督学习过程。一般是用来对数据对象按照其特征属性进行分组。经常被应用在客户分群、欺诈检测、图像分析领域。K-means是最有名并且最经常使用的聚类算法算法介绍： KMeans算法的基本思想是初始随机...

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