针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA,将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,通过多次选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数和初始质心集,克服了传统K-means算法的局部性和对初始聚类中心的敏感性。 关键词:遗传算法;K-means;聚类 聚类分析是一个无监督的学习过程
K-means算法是基于划分的聚类算法之一,基本思想[6]是:从包含n个对象的数据集中随机选取k个样本点作为初始聚类中心,对于剩下的每个对象,计算其与各个聚类中心的距离,将它分配到最近的聚类,并重新计算聚类中心,再将所有的样本点依据最近距离原则分配到相应的聚类簇中,不断地迭代直到分配稳定,即聚类误差平方和E收敛。
K-means算法是一种常见的聚类算法,用于将数据点分成不同的组(簇),使同一组内的数据点彼此相似,不同组之间的数据点相对较远。以下是K-means算法的基本工作原理和步骤: 工作原理: 初始化:选择K个初始聚类中心点(质心)。 分配:将每个数据点分配到最接近的聚类中心,形成K个簇。 更新:根据每个簇中的数据点重新计...
本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》,作者:HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析; 掌握如何使用pandas载入、查阅数据; 掌握如何调节K-means算法的参数,来控制不同的聚类中心。 案例内容介绍 在本案例中,我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些...
本实验基于KMeans算法对超市客户进行了聚类分群。通过对客户购物数据进行聚类,我们成功将客户分为不同的群体。每个群体代表了具有相似购物行为和偏好的客户群体。通过实验结果,我们发现了客户群体之间的明显差异和共性。不同群体的客户在购买频率、购物金额和购买种类等方面有所区别。这为超市提供了重要的市场细分信息,帮助...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
K-Means算法是最流行但最简单的无监督算法。对于散布在n维空间中的所有数据点,它会将具有某些相似性的数据点归为一个群集。在随机初始化k个聚类质心之后,该算法迭代执行两个步骤: 1.聚类分配:根据每个数据点距聚类质心的距离,为其分配一个聚类。 2.移动质心:计算聚类所有点的平均值,并将聚类质心重定位到平均位置...
基于k-means算法的文本聚类实现旨在将文本按相似性分组 。 该实现通过k-means算法挖掘文本数据内在的类别结构 。数据预处理是实现文本聚类的重要起始步骤 。文本需进行词法分析以提取有意义的词汇单元 。去除停用词可减少无意义词汇对聚类的干扰 。词干提取能将词汇还原为基本形式方便处理 。文本特征提取决定了聚类结果的...
3.7 在线实验-基于Weka的K-means聚类的算法示例 1、使用Weka平台,并在该平台使用数据导入、可视化等基本操作; 2、对K-means算法的不同初始k值进行比较,对比结果得出结论。 1、打开Weka3.8并导入数据 打开weka软件。 2、导入数据 在初始界面中点击“Explorer”,并打开Weka自带的数据集“diabetes.arff”(路径为:/usr...
北银金科申请一种基于 K-MEANS 算法的广告投放系统，减少用户的资源浪费 金融界 2024 年 9 月 11 日消息，天眼查知识产权信息显示，北银金融科技有限责任公司申请一项名为“一种基于 K-MEANS 算法的广告投放系统“，公开号 CN202410716393.X，申请日期为 2024 年 6 月。专利摘要显示，本发明提供的一种基于 K‑...