K-众数(k-modes)方法是K-均值的一个变体,它扩展了K-均值范例,用簇众数取代簇均值来聚类标称数据。它采用新的相异性度量来处理标称对象,采用基于频率的方法来更新簇的众数。 K-原型(k-prototype)方法集成k-均值和k-众数方法,对混合了数值和标称值的数据进行聚类。 参考文献 Jiawei Han, Micheline Kamber & Jian...
我做了一个简单的实验,用K均值对某数据进行了5次聚类: 代码语言:javascript 复制 km=MiniBatchKMeans(n_clusters=5)foriinrange(5):labels=km.fit_predict(seg_df_norm)label_dist=np.bincount(labels)/seg_df_norm.shape[0]*100print(label_dist) 打印出每次簇中的数据量占比如下,可以看出几次运行中每次...
K-均值聚类(MACQUEEN 1967)是最古老和最广泛使用的聚类算法之一。它是一种分割聚类方法。每个集群由一个原型对象表示,并且一个新的数据样本被分配到最接近的原型,因此该簇。该培训是由一个非常简单的迭代计划,以调整原型的配售: 翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 ...