k-means算法是一种基于划分的聚类算法,旨在将n个数据点划分为k个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似(即簇内方差最小),而不同簇之间的数据点差异尽可能大。算法通过迭代更新簇中心和簇成员来实现这一目标。 特点: 需要预先指定簇的数量k。 对初始簇中心的选择敏感,可能导致局部最优解。 假设簇是球形的或近似球...
K-means算法先随机选取k个样本作为初始化的k个簇的质心，然后计算每个样本到这k个簇的距离，将每个样本...
5、algorithm: auto/full/elkan, 计算过程中采用的算法。选用auto时,若是稀疏矩阵,则用full模式,否则用elkan模式。 在原始的计算K-means过程中,我们每轮迭代要计算所有的样本点到所有的质心的距离,这样会比较的耗时。我们可以利用三角不等式(即两边之和大于第三边,两边之差小于第三边),来减少距离计算次数,从而提...
| KNN (K-Nearest Neighbors)和Kmeans是两种常见的机器学习算法用于不同类型的问题。 以下三个角度分析不同: ☑应用场景 ☑任务类型 ☑算法原理 ☑另外,我还为大家准备了一份PyTorch模型训练实用指南: 这份PyTorch教程从基础知识开始,系统全面地介绍了PyTorch的核心组件,包括张量、自动微分、优化器和数据加载器...
前面几期介绍了Kmeans算法原理以及相应的实现过程,接下来我们将继续基于该方法来构建一个行情分类模型,并在BTC行情上进行一次实际应用。 1 定性分析 定性来讲,市场的行情可分为涨/跌/平三大状态,进一步细分也可以分为大涨/小涨/震荡/小跌/大跌五类状态,这种特点和kmeans算法较为匹配,我们后续将以此为基础来做一些...