部分代码如下 下面是分裂主循环代码 while len(SSE) < n_clusters:max_changed_SSE = 0tag = -1for i in range(len(SSE)): # 对每个簇进行试分簇,计算SSE的减少量estimator = KMeans(init='k-means++', n_clusters=2, n_init=n_init).fit(samples[i]) # 二分簇changed_SSE = SSE[i] - est...
二分KMeans(Bisecting KMeans)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择能最大限度降低聚类代价函数(误差平方和SSE)的簇划分为两个簇。以此进行下去,直到簇的数目等于给定的数目K为止。 代码实现: 基于DataFrame defbi_kmeans(data:'DataFrame',K:int)->'DataFrame':"""二分KMe...
def Split(dataset):#假设当前数据不是第一次二分Kmeans,就是说传进来的是整体的数据集,当前的质心点就是每个特征的平均值temp_data = dataset.loc[:, dataset.columns != 'label'].copy()#计算当前数据集的SSEcurrent_error = np.power(temp_data - temp_data.mean(), 2).sum().sum()#对数据集做...
为了克服K-Means算法收敛于局部最小值的问题,提出了一种二分K-均值(bisecting K-means) 算法的伪代码如下: 代码语言:javascript 复制 将所有的点看成是一个簇当簇小于数目k时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上进行K-均值聚类,k值为2 计算将该簇划分成两个簇后总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分...
def kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent): m= shape(dataSet)[0] clusterAssment= mat(zeros((m,2)))#create mat to assign data points #to a centroid, also holds SE of each point centroids=createCent(dataSet, k) ...
二分KMeans(Bisecting KMeans)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择能最大限度降低聚类代价函数(误差平方和)的簇划分为两个簇。以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。以上隐含的一个原则是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值越小表示数据点越接近于它们的...
K-means实现二分类问题 K-means实现⼆分类问题 最近做⼀个有关⼆分类问题，我打算使⽤K-means算法实现baseline。⾸先，我的数据⽂件形式是“.arff”格式的，在处理这种数据格式的时候，我是花了⼀些精⼒的，话不多说，代码如下：import numpy as np def readarff(filename):#dataMat=np.zeros(...
二分k均值(bisecting k-means)是一种层次聚类方法,算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择能最大程度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇。以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目K为止。 以上隐含着一个原则是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值...
1、二分K-Means算法 解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题,二分K-Means算法是一种弱化初始质心的一种算法,具体思路步骤如下: 1、将所有样本数据作为一个簇放到一个队列中。 2、从队列中选择一个簇进行K-means算法划分,划分为两个子簇,并将子簇添加到队列中。
机器学习之经典算法(十七)二分Kmeans算法 (1) 二分Kmeans算法简介: 二分KMeans(Bisecting KMeans)是基于KMeans算法之上,KMeans聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响。如果不需要选取初始值呢。二分KMeans克服初始中心点影响,各簇中心点的距离较远,这就完全避免了初始聚类中心会选到一个类别上,一定程度上克服...