kmeans算法主要用来实现自动聚类，是一种非监督的机器学习算法，使用非常广泛。在opencv3.0中提供了这样一个函数，直接调用就能实现自动聚类，非常方便。 函数原型： C++: double kmeans(InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria...
一、聚类算法简介 聚类是无监督学习的典型算法，不需要标记结果。试图探索和发现一定的模式，用于发现共同的群体，按照内在相似性将数据划分为多个类别使得内内相似性大，内间相似性小。有时候作为监督学习中稀疏特征的预处理（类似于降维，变成K类后，假设有6类，则每一行都可以表示为类似于000100、010000）。有时候可以作为异常值检测（反欺诈中有用）。 应用场景：...
本文主要介绍如何使用CUDA并行计算框架编程实现机器学习中的Kmeans算法，Kmeans算法的详细介绍在这里，本文重点在并行实现的过程。 当然还是简单的回顾一下kmeans算法的串行过程： 伪代码： [cpp]view plaincopy 创建k个点作为起始质心(经常是随机选择) 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每...
I. 牛顿迭代法给定一个复杂的非线性函数f(x)，希望求它的最小值，我们一般可以这样做，假定它足够光滑，那么它的最小值也就是它的极小值点，满足f′(x0)=0，然后可以转化为求方程f′(x)=0的根了。非线性方程的根我们有个牛顿法，所以 然而，这种做法脱离了几何意义，不能让我们窥探到更多的秘密。我们宁可使用如下的思路：在y=f(x)的x=xn这一点处，我...
基于Django Restframework和Spark的异常检测系统，数据库为MySQL、Redis, 消息队列为Celery，分析服务为Spark SQL和Spark Mllib，使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析；数据分为全量数据和正常数据，每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练。 使用celery批量导入...