【番外篇】不借助神经网络实现相同特征元素的聚类

jerryxjr1220 · 发表于 2017-4-21 17:27:25

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本帖最后由 jerryxjr1220 于 2017-4-22 10:09 编辑

之前有一篇【番外篇】介绍了利用KNN算法实现数字图片的自动分类，但是上一次的算法里，先要有原始已经分类好的数据，然后依据像素点的距离进行分类。

今天介绍一种Kmean的算法，它属于无监督的自学习，也就是说，一开始我并不需要告诉电脑，我的这些数据有什么特性，只要告诉电脑我需要分几类就可以了，其中的特性由Kmean算法自己总结出来。它是机器提炼元素特征的一种方法，也是许多无监督学习的一个基础。

我们先来举个小例子说明一下，我利用随机函数，生产了200个点，其中100个是1类，另100个属于另一类，但是有部分是重叠的，增加分类难度。

如图：

然后我把这些数据点打乱，再分类。

分类后的图片：

源代码：

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清风揽月shine · 发表于 2017-4-22 08:40:46

厉害了又是一个算法

jerryxjr1220 · 发表于 2017-4-22 10:10:46

清风揽月shine 发表于 2017-4-22 08:40
厉害了又是一个算法

我更新了源代码中的注释，方便理解，昨天下班走得急了，没写注释。

jerryxjr1220 · 发表于 2017-4-22 10:13:03

本帖最后由 jerryxjr1220 于 2017-4-22 10:25 编辑

如果有兴趣，可以每一次循环输出分组的图像看看程序是怎么分类的，可以看到整个分类的过程，很有意思。
原始分组

打乱后，第一次随机分组

第二次

第三次

第四次

第五次

小锟 · 发表于 2017-4-23 20:35:24

厉害了

三道杠 · 发表于 2017-11-17 16:31:31

学习学习

hdd427 · 发表于 2018-3-30 11:03:10

学习学习

wandyking · 发表于 2018-7-18 22:44:14

特意过来学习python，同时学习神经网络，最近要用到

谁与争锋 · 发表于 2018-7-19 06:54:29

学习

490746501 · 发表于 2018-8-29 15:38:59

感谢分享

qaz123765 · 发表于 2019-7-15 23:40:27

看看

老甲鱼与小甲鱼 · 发表于 2019-11-12 19:05:58

学习

wdwxdf · 发表于 2020-1-16 20:02:30

厉害了

yfffff · 发表于 2020-2-4 11:18:17

谢谢

ll104567 · 发表于 2020-2-4 11:38:26

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[技术交流] 【番外篇】不借助神经网络实现相同特征元素的聚类

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