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数据挖掘简介及十大经典算法（大纲索引）

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2. 数据挖掘十大经典算法之——K-Means 算法

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6. 数据挖掘十大经典算法之——PageRank 算法

7 数据挖掘十大经典算法之——AdaBoost 算法

8. 数据挖掘十大经典算法之——KNN 算法

9. 数据挖掘十大经典算法之——Naive Bayes 算法

10. 数据挖掘十大经典算法之——CART 算法

简介

K-Means是一个简单的聚类算法，把n 的对象根据他们的属性分为k 个分割，k < n。算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。
，其中N 为样本数，K 是簇数，rnk b 表示n 属于第k 个簇，uk 是第k 个中心点的值。然后求出最优的uk

优点：算法速度很快。

缺点是，分组的数目k 是一个输入参数，不合适的k 可能返回较差的结果。

原理

步骤

特性

案例

代码

python半监督K均值代码：
代码来源：https://blog.csdn.net/tyh70537/article/details/80483654

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as npdef distEclud(vecA, vecB):'''输入：向量A和B输出：A和B间的欧式距离'''return np.sqrt(sum(np.power(vecA - vecB, 2)))def newCent(L):'''输入：有标签数据集L输出：根据L确定初始聚类中心'''centroids = []label_list = np.unique(L[:,-1])for i in label_list:L_i = L[(L[:,-1])==i]cent_i = np.mean(L_i,0)centroids.append(cent_i[:-1])return np.array(centroids) def semi_kMeans(L, U, distMeas=distEclud, initial_centriod=newCent):'''输入：有标签数据集L（最后一列为类别标签）、无标签数据集U（无类别标签）输出：聚类结果'''dataSet = np.vstack((L[:,:-1],U))#合并L和Ulabel_list = np.unique(L[:,-1])k = len(label_list)           #L中类别个数m = np.shape(dataSet)[0]clusterAssment = np.zeros(m)#初始化样本的分配                             centroids = initial_centriod(L)#确定初始聚类中心clusterChanged = Truewhile clusterChanged:clusterChanged = Falsefor i in range(m):#将每个样本分配给最近的聚类中心minDist = np.inf; minIndex = -1for j in range(k):distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])if distJI < minDist:minDist = distJI; minIndex = jif clusterAssment[i] != minIndex: clusterChanged = TrueclusterAssment[i] = minIndexreturn clusterAssment

学术

应用

参考资料

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