BIRCH 聚类（ BIRCH 是平衡迭代减少的缩写，聚类使用层次结构)包括构造一个树状结构，从中提取聚类质心。...
复制 defk_means(X,n_clusters,max_iters=100):centroids=X[np.random.choice(len(X),n_clusters,replace=False)]for_inrange(max_iters):clusters=[[]for_inrange(n_clusters)]forxinX:distances=[np.linalg.norm(x-c)forcincentroids]cluster=np.argmin(distances)clusters[cluster].append(x)new_centroid...
K-均值聚类算法以k个随机质心开始。算法会计算每个点到质心的距离。每个点会被分配到距其最近的簇质心,然后紧接着基于新分配到簇的点更新簇质心。以上过程重复数次,直到簇质心不再改变。这种方法易于实现,但容易受到初始簇质心的影响,并且收敛到局部最优解而不是全局最优解。 还有一种二分K-均值的算法,可以得到...
是数据中的点)...对每一个簇, 计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 K-Means 开发流程收集数据:使用任意方法准备数据:需要数值型数据类计算距离, 也可以将标称型数据映射为二值型数据再用于距离计算分析数据...(vecA-vecB) 构建一个包含 K 个随机质心的集合# 为给定数据集构建一个包含 k 个随机质心的...
K-means算法总体思路较为简单。逻辑如下：第一步：生成k个中心点（第一个中心点随机生成，随后的每个...
初始化聚类中心:使用sklearn库的KMeans类初始化k个聚类中心。 进行聚类:使用sklearn库的fit()方法对数据集进行聚类。 获取聚类结果:使用sklearn库的labels_属性获取每个数据点的聚类标签。 评估聚类结果:可以使用各种聚类评估指标(如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等)对聚类结果进行评估。 下面是一个示例代码: 代...
Elbow方法通过绘制k值与对应的误差平方和(SSE)之间的关系图,并找到拐点来确定最佳k值。Silhouette分数通过计算每个样本的轮廓系数来评估聚类的质量,最佳k值对应于具有最高平均轮廓系数的聚类结果。 执行k均值聚类:使用确定的最佳k值执行k均值聚类算法。可以使用sklearn库中的KMeans类来实现。 分析聚类结果:分析聚类结果,...