随着循环次数逐渐收敛,不难证第1步随机的初始质心对结果无影响,即使得K-means算法具有普遍适用性。 可以看出,第六次更新后聚类相同,数据收敛。 大家可以尝试修改初始质心,查看结果是否一致。 sklearn库调用 上面手动复现了K-means代码的实现,但其实sklearn库有相应的封装函数,本节介绍其调用。sklearn.cluster.KMeans...
算法 https://www.youtube.com/watch?v=LmpkKwsyQj4 d为每个顶点的向量维度,这里每个顶点的表示均为:[f1, f2, ... ,fn], 这也是AI对所有文本、图片、音频、视频、分子结构等等embedding之后的信息表示。 k决定了将整体n个顶点划分的子空间(子集合)数,整体目标是: 每个子空间内的顶点间欧式距离最近,不同...
E = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ C i ∣∣ x − μ i ∣∣ 2 2 E=\sum_{i=1}^k\sum_{x\in C_i}||x-\mu_i||_2^2E=i=1∑kx∈Ci∑∣∣x−μi∣∣22 我们就是要优化该函数,也就是要E越小越好,但是该函数我们是很难进行优化的,因为如果我们要想计算出它的最优解,那么就要穷举出所...
在传统的 K-Means 算法中,在每轮迭代中我们都需要计算所有的样本点到质心的距离,这样是非常耗时的。 elkan K-Means算法利用:两边之和大于等于第三边,以及两边之差小于第三边的三角形性质,来减少距离的计算。 3、Mini Batch K-Means算法(大样本优化) 在传统的K-Means...
1. K-Means 定义 K-means聚类算法首先是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个样本与各个聚类中心之间的距离,把每个样本分配给距离它最近的聚类中心。 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一次样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件...
常见算法有 Single-linkage、Complete-linkage、Connectivity-based Clustering等。 这两类算法在聚类过程中用到的具体算法不一样,后文我们会重点展开讲一下K-Means算法、Single-linkage算法和Complete-linkage算法。 2.K-Means聚类算法 K-Means算法是聚类算法中一个非常基础的算法,同时应用又非常广泛,下面ShowMeAI给大家...
K-Means算法的具体步骤如下: 首先我们需要确定一个k值(随机),即我们希望数据经过聚类得到k个不同的集合 从给定的数据集中随机选择K个数据点作为质心 对数据集中的每个点计算其与每一个质心的距离(比如欧式距离);数据点离哪个质心近,就划分到那个质心所属的集合 ...
K-means聚类算法首先是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个样本与各个聚类中心之间的距离,把每个样本分配给距离它最近的聚类中心。 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一次样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。 终止条件可以是没...
K均值聚类（K-means) 算法 K均值算法伪代码，来自周志华《机器学习》图解分析 我们现在结合图例和python代码一步一步分析，帮助大家理解。A班级学生样本数据如下（20名同学），其中性别0代表女，1代表男，我们先假设性别未知。代码如下 先根据学生的性别数得到聚类簇数k=2（男和女）。先根据k=2随机选取两个样本...
我们用K-means聚类算法来从输入数据中学习K个聚类中心c(k)。当学习到这K个聚类中心后,我们可以有两种特征映射f的方法。第一种是标准的1-of-K,属于硬分配编码: 这个fk(x)表示样本x的特征向量f的第k个元素,也就是特征分量。为什么叫硬分配呢,因为一个样本只能属于某类。也就是说每个样本x对应的特征向量里面...