knn 和kmeans的区别 哪些机器学习算法可以处理多分类

对于knn 和kmeans的区别的问题，我有一些经验和见解，同时也了解到一些专业知识。希望我的回答对您有所帮助。

knn 和kmeans的区别

function [ccr,pgroupt]=knnt(x,group,K,dist,xt,groupt)

%#

%# AIM: to classify test set objects or unknown objects with the

%# K Nearest Neighbour method

%#

%# PRINCIPLE: KNN is a supervised, deterministic, non-parametric

%# classification method. It uses the majority rule to

%# assign new objects to a class.

%# It is assumed that the number of objects in each class

%# is similar.

%# There are no assumptions about the data distribution and

%# the variance-covariance matrices of each class.

%# There is no limitation of the number of variables when

%# the Euclidean distance is used.

%# However, when the correlation coefficient is used, the

%# number of variables must be larger than 1.

%# Ref: Massart D. L., Vandeginste B. G. M., Deming S. N.,

%# Michotte Y. and Kaufman L., Chemometrics: a textbook,

%# Chapter 23, 395-397, Elsevier Science Publishers B. V.,

%# Amsterdam 1988.

%#

%# INPUT: x: (mxn) data matrix with m objects and n variables,

%# containing samples of several classes (training set)

%# group: (mx1) column vector labelling the m objects from the

%# training set

%# K: integer, number of nearest neighbours

%# dist: integer,

%# = 1, Euclidean distance

%# = 2, Correlation coefficient, (No. of variables >1)

%# xt: (mtxn) data matrix with mt objects and n variables

%# (test set or unknowns)

%# groupt: (mtx1) column vector labelling the mt objects from

%# the test set

%# --> if the new objects are unknown, input [].

%#

%# OUTPUT: ccr: scalar, correct classification rate

%# pgroupt:row vector, predicted class label for the test set

%# 0 means that the object is not classified to any

%# class

%#

%# SUBROUTINES: sortlab.m: sorts the group label vector into classes

%#

%# AUTHOR: Wen Wu

%# Copyright(c) 1997 for ChemoAc

%# FABI, Vrije Universiteit Brussel

%# Laarbeeklaan 103 1090 Jette

%#

%# VERSION: 1.1 (28/02/1998)

%#

%# TEST: Andrea Candolfi

%#

function [ccr,pgroupt]=knnt(x,group,K,dist,xt,groupt);

if nargin==5, groupt=[]; end % for unknown objects

distance=dist; clear dist % change variable

if size(group,1)>1,

group=group'; % change column vector into row vector

groupt=groupt'; % change column vector into row vector

end;

[m,n]=size(x); % size of the training set

if distance==2 & n<2, error('Number of variables must > 1'),end % to check the number of variables when using correlation coefficient

[mt,n]=size(xt); % size of the test set

dis=zeros(mt,m); % initial values for the distance (matrix of zeros)

% Calculation of the distance for each test set object

for i=1:mt

for j=1:m % between each training set object and each test set object

if distance==1

dis(i,j)=(xt(i,:)-x(j,:))*(xt(i,:)-x(j,:))'; % Euclidian distance

else

r=corrcoef(xt(i,:)',x(j,:)'); % Correlation coefficient matrix

r=r(1,2); % Correlation coefficient

dis(i,j)=1-r*r; % 1 - the power of correlation coefficient

end

end

end

% Finding of the nearest neighbours

lab=zeros(1,mt); % initial values of lab

for i=1:mt % for each test object

[a,b]=sort(dis(i,:)); % sort distances

b=b(find(a<=a(K))); % to find the nearest neighbours indices

b=group(b); % the nearest neighbours objects

[ng,lgroup]=sortlab(b); % calculate the number of objects from each class in the nearest neighbours

a=find(ng==max(ng)); % find the class with the maximum number of objects

if length(a)==1 % only one class

lab(i)=lgroup(a); % class label

else

lab(i)=0; % more than one class

end

end

% Calculation of the success rate

if ~isempty(groupt)

dif=groupt-lab; % difference between predicted class label and known class label

ccr=sum(dif==0)/mt; % success rate

end

pgroupt=lab; % the output vector

学习Python需要哪些准备？

小蜗这里整理了一份Python全栈开发系统的学习路线，每个阶段所要掌握的知识都已列出，题主可参考这份大纲来进行学习规划;

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3. 对Python的核心库和组件有深入理解

4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作

5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置

6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作

7. 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析

2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网**评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

哪些机器学习算法可以处理多分类

maxsoft作为logistics二分类的改进版，天生适合多分类；神经网络(如bp神经网络，随机权神经网络，RBF神经网络等)；通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型，通过投票算法选择概率最大的分类标签；也可以通过聚类算法(KNN，kMeans等)等无监督学习算法实现分类。

朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的学习方法之一，按照相似性分类，用流行的贝叶斯概率定理来建立机器学习模型，特别是用于疾病预测和文档分类。 它是基于贝叶斯概率定理的单词的内容的主观分析的简单分类。

如果特征数量远大于训练样本数，则使用逻辑回归或线性核方法的SVM。

如果特征数较小，而样本数量相对较多，可以考虑高斯核方法的SVM。

如果特征数少儿样本数极大，可以考虑增加一些特征，再使用逻辑回归或线性核方法的SVM

神经网络则对上述情况都可适用，但训练时间较长。

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眼底图像项目经验眼底图像疾病的分类，病灶区域的分割？

? 在临床医学上，眼科医生依据眼底疾病患者的眼底彩照图像进行详细的筛查与诊断并给出具体的治疗方案。然而，由于每位眼科医生的临床诊断经验存在差异，这将会严重影响人工诊断的效率与效果。甚至，有些地域受限于当地医疗资源，病理性高度近视患者无法得到及时的诊疗，容易造成不可挽回的人眼视力损伤和失明。因此，本文通过运用数字图像处理、计算机视觉以及深度学习等领域的方法，致力于对患者的眼底彩照图像进行精确的处理和实现疾病的自动诊断。 本文研究内容可概括为以下三个方面内容：

（1）高度近视病变程度的分级。该部分提出了基于“重组通道网络基本单元”的“多重组通道基本单元网络”方法。首先，对“重组通道网络”和“重组通道网络”的重组通道基本单元进行实验并分析其性能；其次，借鉴了机器学习Bagging算法的思想（类似随机森林，Random Forest,简称RF)，组合了“重组通道网络”三个基本单元作为“多重组通道基本单元网络”，其中每个基本单元作为独立的网络分支；最后，根据的每个网络分支的预测结果进行投票，票数多的类别即为“多重组通道基本单元网络”的预测类别。

（2）眼底图像优化算法的开发。该部分提出了基于数字图像BGR信息来优化眼底图像相关影响因素的算法。在该算法中，首先，通过分析多组质量较好和质量较差的病理性高度近视眼底图像的灰度亮度直方图，分析不同颜色通道图像的亮度、对比度、颜色均衡等参数的差别；接着，提出了亮度空间变换公式，运用该公式改变不同颜色通道图像的亮度、对比度、颜色均衡等参数以达图像优化的效果。

（3）病理性高度近视病灶区域的分割。考虑到仅仅预测得到高度近视病变的严重程度的类别往往是不够的，能够准确的分割相关病变区域更加重要，为此该部分提出了Vnet-FPN网络的分割方法。首先，研究Vnet网络和FPN网络的构架。接着，设计Vnet-FPN网络；最后，在原始和图像优化算法优化后的数两个据集上进行实验，综合分析网络对眼底病灶区域的分割性能。

? 本文的研究内容能够辅助眼科医生对高度近视病变的诊断与治疗，对于深度学习与医疗技术结合的工程落地具有十分重要的意义。

? 目前，眼底检查主要通过医生利用检眼镜、眼底荧光造影、眼底相机成像以及光学相干层成像等方式来进行人工检查。利用眼底相机采集到的眼底彩照图像会呈现视网膜上主要组织结构，如图1-1所示。由图1-1可知在眼底彩照图像中，血管（Vessel）在视网膜上分布最广且呈现为暗红色的网状结构，其和视觉神经纤维从视神经盘（Optic Disc）区域进入视网膜（Retina）。从图中可见，视神经盘通常呈现为边界较为清晰、亮度较高的圆盘状结构。此外，眼底图像中部颜色较深的区域称为黄斑区（Macula Lutea），黄斑区呈椭圆形凹陷，其凹陷的中心称为中央凹（Fovea）。中央凹是人眼视力最为敏感的区域，一旦该区域发生病变，视力将受到严重影响。

? 鉴于目前在此高度近视分类问题的研究工作非常匮乏，为此主要借鉴糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy，DR）严重程度的分类的研究方法。在DR的分类研究中，主要有两种分类标准，分别为二分类标准和三分类标准。

? 在二分类问题中，研究者把彩色眼底图像分为非DR和 DR 两类。Gardner 等人[4]使用图像的像素强度值作为特征，通过训练神经网络进行分类。Roychowdhury[5]等人提出了一种包含两步的层次分类的方法，该方法综合利用了高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）、k 近邻分类器（k-Nearest Neighbor，kNN）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）以及AdaBoost 四种机器学习算法来训练分类器。Priya[6]等人首先提取了血管、眼底出血和渗出物等几个生物损伤的特征，然后把这些特征分别输入三个分类模型进行训练，即概率神经网络 （Probabilistic Neural Network，PNN）、贝叶斯分类器（Bayesian Classifier）和支持向量机（Support vector machine，SVM）。在三分类问题中，研究者通常把彩色眼底图像分类为非 DR、非增生性 DR 和增生性DR 三类。Nayak[7]等人通过提取渗出物的面积以及血管的面积和纹理特征，然后使用这些特征训练神经网络的方法。

? 从上述研究方法可知目前国内外关于眼底彩照图像的疾病分类的研究方法大多数是通过提取图像低层的视觉特征（如图像的像素值、纹理、对比度等），或者眼底出血、渗出物等与糖尿病视网膜病变相关的生物损伤或者血管等局部的特征，然后利用不同的机器学习算法对进行分类。这些方法的性能很大程度上决定于手工设计的特征的有效性。相对于二分类，多分类问题的分类标准更加精细，对某些类别的视网膜病变分类往往需要考虑非常细微的特征，因此多分类问题更加复杂。

（1）高度近视的豹纹状眼底

? 一般情况下，患有高度近视的眼底图像具有相对明显的豹纹状眼底（tessellated fundus）。豹纹状眼底主要是由于高度近视疾病导致人眼眼轴延长，视网膜血管离开视盘后即变细、变直，加之脉络毛细血管的改变，造成了视网膜色素上皮层的营养障碍，致使浅层色素减少或消失。这样暴露的脉络膜红色血管与血管网之间的褐色色素就交错形成了所谓的豹纹状眼底，图清晰展现了高度近视的豹纹状眼底。石一宁[20]等对154人41岁以上高度近视眼人群进行研究，发现非病理学性改变占 45.5%,其中豹纹状眼底占33.8%。而当眼轴明显延长、屈光度更高时，可增至90%-100%。尤以后极部较为显著，豹纹状眼底随近视的屈光度逐渐加深而更加明显。

? 由于豹纹状眼底与年龄有一定关系，即年龄愈大豹纹状眼底愈显著。为此本章定义高度近视性的豹纹状眼底须同时满足如下两个条件：

? 1）黄斑附近可见明显的豹纹状改变（黄斑区豹纹状眼底面积>1/2）

? 2）血管弓处可见明显的豹纹状改变（血管弓豹纹状眼底面积>1/2）

（2） 病理性高度近视的病变特征

? 高度近视是眼底病变种较为常见并且高发的，高度近视导致了很多病灶，比如近视性黄斑病变、豹纹状眼底、弥漫性视网膜脉络膜萎缩、斑块状视网膜脉络膜萎缩、黄斑萎缩、漆裂样纹、脉络膜新生血管、Fuch's 斑、后巩膜葡萄肿等病理性病变。本文主要研究较为常见的斑块状视网膜脉络膜萎缩、黄斑萎缩，其他病灶未进行研究。我们主要对这两类病灶进行简要介绍，如下所示：

[if !supportLists](1)?[endif]斑片状脉络膜视网膜萎缩。黄斑或视盘周围边界清晰的灰白色病灶，仅有近视狐没有豹纹状眼底的不算做此类病变。如下图2-3所示：

（2）黄斑萎缩。黄斑萎缩是一种边界清楚的圆形脉络膜视网膜萎缩病灶，呈灰白色或白色，周围出现退化的纤维血管膜，并随时间增大。黄斑萎缩必须与斑片状视网膜萎缩区分开来，但是患者一般又同时具有患有这两种病灶。通常，黄斑萎缩以中心凹为中心（并非萎缩区域的几何中心，事实上只要萎缩涉及中心凹区域既认定为此萎缩区域），呈圆形，而斑片状视网膜萎缩不以中央凹为中心，边缘不规则。图2-4所示为黄斑萎缩又存在斑片状脉络膜视网膜萎缩的眼底图像。

? 我们使用百度竞赛方提供的高度近视病变类别标签的数据集对本章所提出的多重组通道基本单元网络进行分类性能评估，并且同“重组通道网络”、“重组通道网络”的重组通道基本单元两个网络进行了分类性能的比较。该数据集共含有超过1009张彩色眼底图像。我们使用按类别分层抽样的方法把数据集划分成了我们在实验中使用的800张训练集、100张验证集和109张测试集。

? 在本节接下来的部分，我们将分别从眼底图像数据预处理和数据增广、网络实现及参数设置和实验结果与分析四个方面依次展开论述。

（1）数据预处理与数据增广

1）数据预处理

? 基于深度卷积神经网络的训练特性，如果不处理数据集中存在的一些问题，将严重影响所训练网络的性能，为此我们对数据集进行了如图所示的预处理。

(1)截取眼底图像感兴趣区域。由于该数据集是在不同医院在不同环境下和不同设备的情况下眼科医务人员所采集的，存在图像大小不一致并且含有一大块的黑色边界背景区域如图a）所示，并且这些区域对于的分类没有任何帮助，甚至会严重降低网络的分类性能，因此我们对多余的背景区域进行了去除的操作并保留眼底区域部分，结果如图b）所示。由于图像不是呈矩形像素分布，根据分类网络输入结构要求，防止图像经过网络输入改变图像大小的Resize操作后发生变形，我们对非矩形眼底图像扩黑边，以解决图像信息丢失的问题。

（2）眼底图像尺寸调整。原始数据集的图像大小在1444*1444左右，该尺寸对于网络来说太大，由此根据现阶段深度学习算法对图像大小对分类网络的性能影响的经验，我们最终在网络的训练过程中把图像的尺寸大小调整为256*256，主要原因有以下两点：第一，图像尺寸过小容易导致图像不同类别之间的特征信息的损失，从而不利于网络对具有分类特征的区域进行特征学习；第二，考虑到本文研究所采用的GPU显存及处理能力，如果图像尺寸太大则不利于深度卷积神经网络的训练。

2）数据扩增

相对于自然场景图像的分类问题，本章所使用到的高度近视病变分类的数据集明显规模较小，为了避免训练网络出现过拟合（Over-fitting）现象，在训练的过程中我们采用了以下几个方面的在线数据增广（Online Data Augmentation）方法：

? （1）翻转（Flipping）。随机地对眼底彩照图像进行水平翻转、垂直翻转，水平垂直翻转。

? （2）对比度和亮度的调整（Contrast Adjustment）。本文主要采用按像素的方改变图像对比度和亮度，公式如下:

? g(x)=αf(x)+β

? 其中α调节对比度， β调节亮度。本文分类设置α和β为随机0.8-1.0区间内

选取的随机数。

（3）旋转（Rotation）。在 0°至15°之间随机地选择一个偏移角度对图像进行旋转操作。

（4）剪切（Cropping）。随机地选择一个偏移量（Offset），例如，原始图像大小1024*1024，偏移量的取值范围为[0, 128]，则把1444*]1444的剪切为1316*1316。

? 实践经典的分类网络Resnet、Densenet、ShuffleNetV2等分类网络。

? 在前面几章中，对高度近视病变严重程度的自动分类和眼底彩照图像的优化算法进行了详细的叙述。在高度近视病变分类中，我们使用了一种基于Bagging思想的多重组网络的方法；在眼底图像优化算法中，我们则提出了基于图像空间变换方法的眼底图像优化算法。

? 在实际的高度近视疾病的计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis)系统中，只预测到高度近视病变严重程度，对眼科医生提供的辅助诊断信息显然还不够。为此，在获取病理性高度近视的眼底图像后，需要再对病变区域进行分割，供医生进一步确认患者病情，这将很大程度上增加高度近视诊断的效率和精确度，为大规模的高度近视病变筛查提供可行的措施。因此，本章进行了多尺度融合条件下的高度近视病变区域的分割工作，具体来说，在知道眼底图像高度近视病变严重程度的情况下，用优化算法处理病理性高度近视的眼底图像，再用本章的方法对其中的病变区域进行自动的分割。

如前文所述，高度近视病变区域的精确分割对高度近视患者的诊断与治疗具有重要的意义。如果按目前眼底彩照图像病灶分割的主流方法，其几个步骤如下：眼底图像预处理，高度近视病灶区域候选集的提取，病灶特征提取与分类以及眼底图像后处理。这些方法通过人工预先构造的特征再结合几种较为常见的机器学习算法（Machine-Learning Algorithms），比如支持向量机（Support Vector Machine ，SVM），k均值聚类算法（k-means clustering algorithm，K-Means）等方法，进行病灶区域的分割。本章采用了深度学习的分割方法，降低了数据预处理的难度，但由于深度卷积神经网络需要较多的图像数据，我们对进行了一定程度上的数据增广，以此来扩增数据集。

? 经过第二章的高度近视病变严重程度的分类后，我们需要针对病理性高度近视进行图像质量评测并筛选，即人工人工筛选过滤了质量较差的图像，最终一共得到350左右张质量正常的病理性高度近视眼底彩照图像作为数据集。进行该步骤主要是由于眼底彩照图像采集时可能出现聚焦失败导致曝光不足、环境光照变化导致过度曝光等一系列问题，这些图像大部分达不到正常的临床要求，如图 所示。

对于上述的Vnet网络和Vnet-FPN网络是在相同的初始化方法的基础上从头开始训练的。本章数据集含有400张图像，其中训练集、测试集各300张，验证集100张，测试集100张。本章选择了评测医学图像处理算法的性能时经常使用的评测指标Dice、TPR、PPV作为网络的评测指标，其实都是算它分割方法预测的区域跟金标准（ground truth）区域重合的部分的比例。

? Dice是一个相似性指数，就是分割算法结果与金标准的结果之间的重叠区域（Overlap Area）除以他们两个区域的一个平均：

? 本文所使用到的病理性高度近视病变的数据集，数据规模比较小。因此，在网络训练时，为了避免过拟合（Over-fitting），我们主要对数据集进行预处理，即在网络训练过程中实时实践以下一些数据增广的方法：

? （1）翻转（Flipping）。实验经验表明，眼底彩照图像水平翻转相对于垂直翻转更为有效，为此本文采用水平翻转的数据扩增方法。

? （2）图像亮度的调整（Contrast Adjustment）。本文主要采用按像素的方改变图像亮度，根据随机生成的亮度值叠加到原眼底图像中。

? （3）旋转（Rotation）和尺度变换（Scale）。在5°至15°之间随机地选择一个角度对图像进行旋转操作和对眼底彩照图像坐标做scale，相当于对图像做缩放。

? （4）高斯滤波（Gaussian filter）。高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。

左中右分别为标签可视化，Vnet分割结果和Vnet-FPN分割结果。

数据挖掘算法与生活中的应用案例

数据挖掘算法与生活中的应用案例

如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。

本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 ?一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。

有监督学习有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。

分类算法分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。

预测算法预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。常见的算法，包括线性回归、回归树、神经网络、SVM等。

无监督学习无监督学习，即不存在目标变量，基于数据本身，去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。例如聚类分析，通过距离，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析。

聚类分析聚类的目的就是实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。常见的聚类算法包括kmeans、系谱聚类、密度聚类等。

关联分析关联分析的目的在于，找出项目（item）之间内在的联系。常常是指购物篮分析，即消费者常常会同时购买哪些产品（例如游泳裤、防晒霜），从而有助于商家的捆绑销售。

基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。

基于分类模型的案例这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。

垃圾邮件的判别邮箱系统如何分辨一封Email是否属于垃圾邮件？这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。它的主要原理是，根据邮件正文中的单词，是否经常出现在垃圾邮件中，进行判断。例如，如果一份邮件的正文中包含“报销”、“发票”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。

一般来说，判断邮件是否属于垃圾邮件，应该包含以下几个步骤。

第一，把邮件正文拆解成单词组合，假设某篇邮件包含100个单词。

第二，根据贝叶斯条件概率，计算一封已经出现了这100个单词的邮件，属于垃圾邮件的概率和正常邮件的概率。如果结果表明，属于垃圾邮件的概率大于正常邮件的概率。那么该邮件就会被划为垃圾邮件。

医学上的肿瘤判断如何判断细胞是否属于肿瘤细胞呢？肿瘤细胞和普通细胞，有差别。但是，需要非常有经验的医生，通过病理切片才能判断。如果通过机器学习的方式，使得系统自动识别出肿瘤细胞。此时的效率，将会得到飞速的提升。并且，通过主观（医生）+客观（模型）的方式识别肿瘤细胞，结果交叉验证，结论可能更加靠谱。

如何操作？通过分类模型识别。简言之，包含两个步骤。首先，通过一系列指标刻画细胞特征，例如细胞的半径、质地、周长、面积、光滑度、对称性、凹凸性等等，构成细胞特征的数据。其次，在细胞特征宽表的基础上，通过搭建分类模型进行肿瘤细胞的判断。

基于预测模型的案例这里面主要想介绍两个案例。即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。

红酒品质的判断如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。而口感的好坏，受很多因素的影响，例如年份、产地、气候、酿造的工艺等等。但是，统计学家并没有时间去品尝各种各样的红酒，他们觉得通过一些化学属性特征就能够很好地判断红酒的品质了。并且，现在很多酿酒企业其实也都这么干了，通过监测红酒中化学成分的含量，从而控制红酒的品质和口感。

那么，如何判断鉴红酒的品质呢？

第一步，收集很多红酒样本，整理检测他们的化学特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。

第二步，通过分类回归树模型进行预测和判断红酒的品质和等级。

搜索引擎的搜索量和股价波动一只南美洲热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动了几下翅膀，可以在两周以后，引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。你在互联网上的搜索是否会影响公司股价的波动？

很早之前，就已经有文献证明，互联网关键词的搜索量（例如流感）会比疾控中心提前1到2周预测出某地区流感的爆发。

同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显著影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。因此，当一只股票的搜索频数增加时，说明投资者对该股票的关注度提升，从而使得该股票更容易被个人投资者购买，进一步地导致股票价格上升，带来正向的股票收益。这是已经得到无数论文验证了的。

基于关联分析的案例：沃尔玛的啤酒尿布啤酒尿布是一个非常非常古老陈旧的故事。故事是这样的，沃尔玛发现一个非常有趣的现象，即把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品摆在一起，能够大幅增加两者的销量。原因在于，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以，她们常常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。沃尔玛从数据中发现了这种关联性，因此，将这两种商品并置，从而大大提高了关联销售。

啤酒尿布主要讲的是产品之间的关联性，如果大量的数据表明，消费者购买A商品的同时，也会顺带着购买B产品。那么A和B之间存在关联性。在超市中，常常会看到两个商品的捆绑销售，很有可能就是关联分析的结果。

基于聚类分析的案例：零售客户细分对客户的细分，还是比较常见的。细分的功能，在于能够有效的划分出客户群体，使得群体内部成员具有相似性，但是群体之间存在差异性。其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。

例如，针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效的细分客户。将全体客户划分为诸如，理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者、风险均衡者、渠道偏好者等。

基于异常值分析的案例：支付中的交易欺诈侦测采用支付宝支付时，或者刷信用卡支付时，系统会实时判断这笔刷卡行为是否属于盗刷。通过判断刷卡的时间、地点、商户名称、金额、频率等要素进行判断。这里面基本的原理就是寻找异常值。如果您的刷卡被判定为异常，这笔交易可能会被终止。

异常值的判断，应该是基于一个欺诈规则库的。可能包含两类规则，即事件类规则和模型类规则。第一，事件类规则，例如刷卡的时间是否异常（凌晨刷卡）、刷卡的地点是否异常（非经常所在地刷卡）、刷卡的商户是否异常（被列入黑名单的套现商户）、刷卡金额是否异常（是否偏离正常均值的三倍标准差）、刷卡频次是否异常（高频密集刷卡）。第二，模型类规则，则是通过算法判定交易是否属于欺诈。一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。

基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。在京东商城或者亚马逊购物，总会有“猜你喜欢”、“根据您的浏览历史记录精心为您推荐”、“购买此商品的顾客同时也购买了商品”、“浏览了该商品的顾客最终购买了商品”，这些都是推荐引擎运算的结果。

这里面，确实很喜欢亚马逊的推荐，通过“购买该商品的人同时购买了**商品”，常常会发现一些质量比较高、较为受认可的书。一般来说，电商的“猜你喜欢”（即推荐引擎）都是在协同过滤算法（Collaborative Filter）的基础上，搭建一套符合自身特点的规则库。即该算法会同时考虑其他顾客的选择和行为，在此基础上搭建产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。基于此，找出最相似的顾客或最关联的产品，从而完成产品的推荐。

基于社会网络分析的案例：电信中的种子客户种子客户和社会网络，最早出现在电信领域的研究。即，通过人们的通话记录，就可以勾勒出人们的关系网络。电信领域的网络，一般会分析客户的影响力和客户流失、产品扩散的关系。

基于通话记录，可以构建客户影响力指标体系。采用的指标，大概包括如下，一度人脉、二度人脉、三度人脉、平均通话频次、平均通话量等。基于社会影响力，分析的结果表明，高影响力客户的流失会导致关联客户的流失。其次，在产品的扩散上，选择高影响力客户作为传播的起点，很容易推动新套餐的扩散和渗透。

此外，社会网络在银行（担保网络）、保险（团伙欺诈）、互联网（社交互动）中也都有很多的应用和案例。

基于文本分析的案例这里面主要想介绍两个案例。一个是类似“扫描王”的APP，直接把纸质文档扫描成电子文档。相信很多人都用过，这里准备简单介绍下原理。另外一个是，江湖上总是传言红楼梦的前八十回和后四十回，好像并非都是出自曹雪芹之手，这里面准备从统计的角度聊聊。

字符识别：扫描王APP手机拍照时会自动识别人脸，还有一些APP，例如扫描王，可以扫描书本，然后把扫描的内容自动转化为word。这些属于图像识别和字符识别（Optical Character Recognition）。图像识别比较复杂，字符识别理解起来比较容易些。

查找了一些资料，字符识别的大概原理如下，以字符S为例。

第一，把字符图像缩小到标准像素尺寸，例如12*16。注意，图像是由像素构成，字符图像主要包括黑、白两种像素。

第二，提取字符的特征向量。如何提取字符的特征，采用二维直方图投影。就是把字符（12*16的像素图）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12个维度，垂直方向有16个维度。这样分别计算水平方向上各个像素行中黑色像素的累计数量、垂直方向各个像素列上的黑色像素的累计数量。从而得到水平方向12个维度的特征向量取值，垂直方向上16个维度的特征向量取值。这样就构成了包含28个维度的字符特征向量。

第三，基于前面的字符特征向量，通过神经网络学习，从而识别字符和有效分类。

文学著作与统计：红楼梦归属这是非常著名的一个争论，悬而未决。对于红楼梦的作者，通常认为前80回合是曹雪芹所著，后四十回合为高鹗所写。其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显著差异。

这事让一群统计学家比较兴奋了。有些学者通过统计名词、动词、形容词、副词、虚词出现的频次，以及不同词性之间的相关系做判断。有些学者通过虚词（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、别、好），判断前后文风的差异。有些学者通过场景（花卉、树木、饮食、医药与诗词）频次的差异，来做统计判断。总而言之，主要通过一些指标量化，然后比较指标之间是否存在显著差异，藉此进行写作风格的判断。

以上是小编为大家分享的关于数据挖掘算法与生活中的应用案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

DBSCAN聚类算法

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的 密度聚类算法 ，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现 任意形状的空间聚类 。

该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。过滤低密度区域，发现稠密度样本点。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。

DBSCAN密度定义：DBSCAN是基于一组邻域来描述样本集的紧密程度的，参数? (?, MinPts)? 用来描述邻域的样本分布紧密程度。其中， ? 描述了某一样本的邻域距离阈值， MinPts? 描述了某一样本的距离为?的邻域中样本个数的阈值。

从上图可以很容易看出理解上述定义，图中MinPts=5，红色的点都是核心对象，因为其?-邻域至少有5个样本。黑色的样本是非核心对象。所有核心对象密度直达的样本在以红色核心对象为中心的超球体内，如果不在超球体内，则不能密度直达。图中用绿色箭头连起来的核心对象组成了密度可达的样本序列。在这些密度可达的样本序列的?-邻域内所有的样本相互都是密度相连的。

由密度可达关系导出的最大密度相连的样本集合，即为我们最终聚类的一个类别，或者说一个簇。这个DBSCAN的簇里面可以有一个或者多个核心对象。如果只有一个核心对象，则簇里其他的非核心对象样本都在这个核心对象的?-邻域里；如果有多个核心对象，则簇里的任意一个核心对象的?-邻域中一定有一个其他的核心对象，否则这两个核心对象无法密度可达。这些核心对象的?-邻域里所有的样本的集合组成的一个DBSCAN聚类簇。

1、DBSCAN发现簇的过程

?初始，给定数据集D中所有对象都被标记为“unvisited”，DBSCAN随机选择一个未访问的对象p，标记p为“visited”，并检查p的 ?- 领域是否至少包含MinPts个对象。如果不是，则p被标记为噪声点。否则为p创建一个新的簇C，并且把p的 ?- 领域中所有对象都放在候选集合N中。DBSCAN迭代地把N中不属于其他簇的对象添加到C中。在此过程中，对应N中标记为“unvisited”的对象 P'?,DBSCAN把它标记为“visited”，并且检查它的 ?- 领域，如果 P' 的 ?- 领域至少包含MinPts个对象，则P' 的 ?- 领域中的对象都被添加到N中。DBSCAN继续添加对象到C，直到C不能扩展，即直到N为空。此时簇C完成生成，输出。

?为了找到下一个簇，DBSCAN从剩下的对象中随机选择一个未访问过的对象。聚类过程继续，直到所有对象都被访问。

还需考虑三个问题：

第一个是一些异常样本点或者说少量游离于簇外的样本点，这些点不在任何一个核心对象在周围，在DBSCAN中，我们一般将这些样本点标记为噪音点。DBSCAN算法很容易检测异常点。

第二个是距离的度量问题，即如何计算某样本和核心对象样本的距离。在DBSCAN中，一般采用最近邻思想，采用某一种距离度量来衡量样本距离，比如欧式距离。这和KNN分类算法的最近邻思想完全相同。对应少量的样本，寻找最近邻可以直接去计算所有样本的距离，如果样本量较大，则一般采用KD树或者球树来快速的搜索最近邻。

第三种问题，某些样本可能到两个核心对象的距离都小于?，但是这两个核心对象由于不是密度直达，又不属于同一个聚类簇，那么如果界定这个样本的类别呢？一般来说，此时DBSCAN采用先来后到，先进行聚类的类别簇会标记这个样本为它的类别。也就是说BDSCAN的算法不是完全稳定的算法。

2、DBSCAN算法流程

优点：

和传统的K-Means算法相比，DBSCAN最大的不同就是不需要输入类别数k，当然它最大的优势是可以发现任意形状的聚类簇，而不是像K-Means，一般仅仅使用于凸的样本集聚类。同时它在聚类的同时还可以找出异常点，对数据集中的异常点不敏感。一般来说，如果数据集是稠密的，并且数据集不是凸的，那么用DBSCAN会比K-Means聚类效果好很多。如果数据集不是稠密的，则不推荐用DBSCAN来聚类。

缺点：

1、如果样本集的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较差，这时用DBSCAN聚类一般不适合。

2、调参相对于传统的K-Means之类的聚类算法稍复杂，主要需要对距离阈值?，邻域样本数阈值MinPts联合调参，不同的参数组合对最后的聚类效果有较大影响。一般这两个参数的确定靠经验值。如果觉得经验值聚类的结果不满意，可以适当调整?和MinPts的值，经过多次迭代计算对比，选择最合适的参数值。如果MinPts不变，?取得值过大，会导致大多数点都聚到同一个簇中，?过小，会导致一个簇的分裂；如果?不变，MinPts的值取得过大，会导致同一个簇中点被标记为离群点，?过小，会导致发现大量的核心点。

3、不适合高维数据，可以先进行降维操作

4、Sklearn中效率很慢，可以先执行数据削减策略

可视化演示的网址

参考文章

刘建平

如何理解机器学习？

每天都在看这些故事和文章。和大家聊聊。机器学习机器学习，百度机器学习也在努力。

机器学习（MachineLearning），在我看来就是让机器学习人思维的过程。机器学习的宗旨就是让机器学会“人识别事物的方法”，我们希望人从事物中了解到的东西和机器从事物中了解到的东西一样，这就是机器学习的过程。在机器学习中有一个很经典的问题：

“假设有一张色彩丰富的油画，画中画了一片茂密的森林，在森林远处的一棵歪脖树上，有一只猴子坐在树上吃东西。如果我们让一个人找出猴子的位置，正常情况下不到一秒钟就可以指出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子。”

那么问题就来了，为什么人能在上千种颜色混合而成的图像中一下就能识别出猴子呢？在我们的生活中，各种事物随处可见，我们是如何识别出各种不同的内容呢？也许你可能想到了——经验。没错，就是经验。经验理论告诉我们认识的所有东西都是通过学习得到的。比如，提起猴子，我们脑海里立刻就会浮现出我们见过的各种猴子，只要画中的猴子的特征与我们意识中的猴子雷同，我们就可能会认定画中画的是猴子。极端情况下，当画中猴子的特征与我们所认识某一类猴子的特征完全相同，我们就会认定画中的猴子是哪一类。

另一种情况是我们认错的时候。其实人识别事物的错误率有的时候也是很高的。比如，当我们遇见不认识的字的时候会潜意识的念字中我们认识的部分。比如，“如火如荼”这个词，是不是有朋友也跟我一样曾经念过“如火如茶（chá）”？我们之所以犯错，就是因为在我们没有见过这个字的前提下，我们会潜意识的使用经验来解释未知。

目前科技如此发达，就有牛人考虑可不可以让机器模仿人的这种识别方法来达到机器识别的效果，机器学习也就应运而生了。

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大数据平台的统一性。因为随着Spark特性，分析团队越来越喜欢用Spark作为大数据平台，而机器学习/深度学习也离不开大数据。

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从根本上说，识别，是一个分类的结果。看到四条腿的生物，我们可能会立即把该生物归为动物一类，因为我们常常见到的四条腿的、活的东西，九成以上是动物。这里，就牵扯出了概率的问题。我们对身边的事物往往识别率很高，是因为人的潜意识几乎记录了肉眼看到的事物的所有特征。比如，我们进入一个新的集体，刚开始大家都不认识，有的时候人和名字都对不上号，主要原因就是我们对事物的特征把握不够，还不能通过现有特征对身边的人进行分类。这个时候，我们常常会有这种意识：哎，你好像叫张三来着？哦，不对，你好像是李四。这就是分类中的概率问题，有可能是A结果，有可能是B结果，甚至是更多结果，主要原因就是我们的大脑收集的特征不够多，还无法进行准确分类。当大家都彼此熟悉了之后，一眼就能识别出谁是谁来，甚至极端情况下，只听声音不见人都能进行识别，这说明我们已经对该事物的特征把握相当精确。

所以，我认为，人识别事物有四个基本步骤：学习、提取特征、识别、分类。

那么机器可不可以模仿这个过程来实现识别呢？答案是肯定的，但是没有那么容易。难题有三：第一，人的大脑有无数神经元进行数据交换和处理，在目前的机器中还达不到同等的处理条件；第二，人对事物特征的提取是潜意识的，提取无意识情况下的信息，误差很大；第三，也是最重要的一点，人的经验来自于人每时每刻的生活中，也就是人无时无刻都处在学习中，如何让机器进行各个方面的自主学习？因此，目前在人工智能领域始终还没达到类人的水平，我认为主要原因就是机器没有潜意识。人的潜意识其实并不完全受人的意识支配，但却可以提高人类识别事物的概率。我们无法给机器加载潜意识，因为主动加载的意识就是主观意识，在机器里无法完成人类潜意识的功能。所以，以目前的发展情况来看，要达到完全类人，还有不短的时间。但即便如此，与人的思维差别很大的机器依然可以为我们的生活带来帮助。比如，我们常用的在线翻译、搜索系统、专家系统等，都是机器学习的产物。

那么，如何实现机器学习呢？

整体上看，机器学习就是模仿人识别事物的过程，即：学习、提取特征、识别、分类。由于机器不能跟人类思维一样根据事物特征自然而然的选择分类方法，所以机器学习方法的选择依然还需要人工选择。目前，机器学习的方法主要有三种：监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。白话一点，就是根据已知的，推断未知的。代表方法有：Nave Bayes、SVM、决策树、KNN、神经网络以及Logistic分析等；半监督方法主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题，也就是根据少量已知的和大量未知的内容进行分类。代表方法有：最大期望、生成模型和图算法等。无监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。也就是及其自个儿学。代表方法有：Apriori、FP树、K-means以及目前比较火的Deep Learning。从这三方面看，无监督学习是最智能的，有能实现机器主动意识的潜质，但发展还比较缓慢；监督学习是不太靠谱的，从已知的推断未知的，就必须要把事物所有可能性全都学到，这在现实中是不可能的，人也做不到；半监督学习是“没办法中的办法”，既然无监督学习很难，监督学习不靠谱，就取个折中，各取所长。目前的发展是，监督学习技术已然成熟，无监督学习还在起步，所以对监督学习方法进行修改实现半监督学习是目前的主流。但这些方法基本只能提取信息，还不能进行有效的预测（人们就想，既然没法得到更多，就先看看手里有什么，于是数据挖掘出现了）。

百度机器学习也在努力。希望2017可以更牛~~~~~~~?

好了，今天关于“knn 和kmeans的区别”的探讨就到这里了。希望大家能够对“knn 和kmeans的区别”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。