K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分的聚类算法; 接
k-means++算法是一种更智能的初始化算法,它产生更稳定的聚类,同时最大化质心与其他质心之间的距离。K-means++ 是 Scikit-learn 实现中使用的初始化算法。 # 通过从X中拾取K个样本来随机初始化K个质心 def initialize_random_centroids(K, X): """Initializes and returns k random centroids""" m, n = n...
选随机选取K的簇中心(注意这个K是自己选择的) 计算每个数据点离这K个簇中心的距离,然后将这个点划分到距离最小的簇中 重新计算簇中心,即将每个簇的所有数据点相加求均值,将这个均值作为对应簇的新簇中心。 重复2、3步,直到满足了你设置的停止算法迭代的条件 注意:停止算法迭代的条件一般有三个: 没有(或最小数...
2. 总的簇内离差平方和(Total SSE)的评估: 使用K-Means算法进行聚类,并计算每个簇的样本离差平方和(SSE)。然后,将每个簇的SSE求和,得到总的簇内离差平方和(Total SSE)。在代码中,通过自定义函数k_SSE绘制了不同聚类数量(K值)与总的簇内离差平方和之和的折线图。 3. 拐点法选择最佳聚类数量: 在折线图中观...
利用Python如何实现K-means聚类算法在图b中我们随机选择了两个k类所对应的类别质心即图中的红色质心和蓝色质心然后分别求样本中所有点到这两个质心的距离并标记每个样本的类别为和该样本距离最小的质心的类别如图c所示经过计算样本和红色质心和蓝色质心的距离我们得到了所有样本点的第一轮迭代后的类别 利用Python如何...
10.2.1算法原理k-means聚类算法也被称为k均值聚类，其主要原理为 (1)首先随机选择k个样本点作为k个...
以下是一个使用Python实现的K-means。K-means是一种广泛使用的聚类算法,它将数据点划分为K个簇,使得每个数据点都属于最近的均值(簇中心)。 python import numpy as np class KMeans: def __init__(self, K, max_iters=100, tolerance=0.0001): self.K = K self.max_iters = max_iters self.tolerance ...
简介: 使用Python实现K-means 算法---文章中有源码 一、实验目的 使用Python实现K-means 算法。 二、实验原理 (1)(随机)选择K个聚类的初始中心; (2)对任意一个样本点,求其到K个聚类中心的距离,将样本点归类到距离最小的中心的聚类,如此迭代n次; (3)每次迭代过程中,利用均值等方法更新各个聚类的中心点(质...
Python数据分析案例-使⽤RFM模型与基于RFM的K-Means聚类算法实现电商⽤户价值分层前⾔本⽂通过使⽤真实电商订单数据,采⽤RFM模型与K-means聚类算法对电商⽤户按照其价值进⾏分层。1. 案例介绍特征说明:InvoiceNo:订单编号,由六位数字组成,退货订单编号开头有字幕’C’StockCode:产品编号,由五位数字组成...
编译器:Anaconda3里的spyder(python3.7)编译器 事先要确定编译器里有这几个库:urllib,bs4,jieba,os,math,heapq,Bio,numpy 这个程序是以爬取观察者网上的部分新闻为例。 jieba库的基本用法: https://github.com/fxsjy/jieba 停用词表:https://blog.csdn.net/shijiebei2009/article/details/39696571 ...