K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。 K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集) 2)分别...
随机创建不同二维数据集作为训练集,并结合k-means算法将其聚类,你可以尝试分别聚类不同数量的簇,并观察聚类效果: 聚类参数n_cluster传值不同,得到的聚类结果不同 2.2.1 流程分析 2.2.2 代码实现 1.创建数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sk...
km_cluster是KMeans初始化,其中用init的初始值选择算法用’k-means++’; km_cluster.fit_predict相当于两个动作的合并:km_cluster.fit(data)+km_cluster.predict(data),可以一次性得到聚类预测之后的标签,免去了中间过程。 n_clusters: 指定K的值 max_iter: 对于单次初始值计算的最大迭代次数 n_init: 重新选...
4.关于初始化质心的设置 我们前边设置的初始质心:[3, 3], [6, 2], [8, 5],是事先设定的,并由此生成idx(每一变量归属类别的向量),这是后边进行kmeans聚类的基础,实际上对于二维以上数据,由于无法在平面坐标轴展示,很难一开始就设定较好的初始质心,另外,初始质心的设定也可能会影响算法的收敛性。所以需要...
kmeans均值聚类算法实现 这个算法中文名为k均值聚类算法,首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程,方便大家理解。 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,...
kmeans聚类的实现 Kmeans算法流程 从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心,由这个中心代表各个聚类 计算数据中所有的点到这k个点的距离,将点归到离其最近的聚类里 调整聚类中心,即将聚类的中心移动到聚类的几何中心(即平均值)处,也就是k-means中的mean的含义 ...
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
手撕模板实现K-means聚类算法 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp defkmeans(X,n_clusters,max_iter=100):n_samples,n_features=X.shape # 初始化中心点 center_indices=np.random.choice(n_samples,size=n_clusters,replace=False)centers=X[center_indices]for_inrange(max_iter):# 分配样本到簇 ...
1.k-means解决的问题; 2.k-means原理介绍; 3.k-means的简单实现。 1.k-means解决的问题 k-means算法属于无监督学习的一种聚类算法,其目的为:在不知数据所属类别及类别数量的前提下,依据数据自身所暗含的特点对数据进行聚类。对于聚类过程中类别数量k的选取,需要一定的先验知识,也可根据“类内间距小,类间间距...