1 K-Means算法引入基于 相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。上个世…
2.使用KMeans算法进行聚类接下来，我们使用KMeans算法对数据进行聚类。我们需要指定要聚类的簇数（这里设置为2），然后调用fit方法对数据进行训练。1python复制代码2# 使用KMeans算法进行聚类3 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)4 kmeans.fit(data)56# 获取聚类结果7 labels = kmeans....
在这种情况下,KMeans可能无法准确地进行聚类。 五、KMeans在文本聚类中的应用 除了常见的数值数据聚类,KMeans也被广泛应用于文本数据的聚类。在这一节中,我们将探讨KMeans在文本聚类中的应用,特别是在自然语言处理(NLP)领域。 文本向量化 定义:文本向量化是将文本数据转化为数值形式,以便机器学习算法能更容易地处理它...
K-Means聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个簇(cluster),使得簇内的数据点彼此之间尽可能相似,而簇间的数据点尽可能不同。K-Means算法的目标是最小化簇内数据点到簇中心的距离之和。 我们需要使用nltk组件调用K-Means算法。 pip install nltk 定义一个函数方法,获取K-Means聚类。 fromnltk.clus...
make_blobs:用于生成聚类算法的测试数据集。 KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。 2. 生成示例数据 X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,n_features=2,cluster_std=0.60,random_state=0) ...
K-means算法优点在于简单、快速,但其缺点也很明显。 (1)使用K-means算法就必须要求事前给出k值,也就是预先确定好想要把数据集分成几类。 (2)不同的初始化点,最后通过K-means得出的聚类结果也有可能产生差异。 (3)K-means对于“噪声点”是极其敏感的,可能极少的“噪声点”都会对最后的结果产生很大的影响。
K-means算法是一种非常常见的无监督学习算法,以下是一些应用场景: 客户细分:在市场营销中,可对客户进行细分,将相似的客户分为同一类,以便进行更有效的营销策略制定。 图像分割:在计算机视觉中,可用于图像分割,将图像中的像素分为几个不同的区域。 异常检测:可用于异常检测,通过将数据点聚类,找出那些与大多数数据点...
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) ...
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
为了进一步验证K-means算法,本文将采集一批微博数据,通过根据微博用户特征属性对其进行聚类,并得出结论。 数据采集 新浪微博,作为中国的较大的用户使用较受欢迎的微博使用平台之一,从其平台上抽取的微博一定程度上可以反映国内微博平台的传播情况。鉴于新浪微博在国内具有较大影响力,故本文选取有影响力的新浪微博用户为研究...