kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
kmeans.fit(X) # 获取簇标签labels = kmeans.labels_ 5.2 算法的初始化策略 scikit-learn 中的 K-Means 实现支持多种初始化策略,如随机初始化和 K-Means++ 初始化,后者可以优化初始质心的选择,提高算法的稳定性和效率。 5.3 迭代过程与收敛条件
在过去的经验中,我们总结出不同距离所对应的质心选择方法和Inertia,在KMeans中,只要使用了正确的质心和距离组合.无论使用什么样的距离.都可以达到不错的聚类效果: 核心class class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto...
K-Means详解 1. K-Means的工作原理 作为聚类算法的典型代表,K-Means可以说是最简单的聚类算法,那它的聚类工作原理是什么呢?在K-Means算法中,簇的个数K是一个超参数,需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K,找出K个最优的质心,并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去...
2. 传统K-Means算法流程 注意事项: (1)、k 值的选择,一般根据经验选择一个合适 k 值,没有经验,通过交叉验证选择。 (2)、k 个质心的选择,质心的初始位置对最后的聚类结果和运行有很大影响。 算法流程: 输入:样本集D = {x1,x2,...xm},聚类的簇数k,最大迭代次数N ...
一、K-means聚类算法简介 K-means算法是典型的基于距离的聚类算法,即对各个样本集采用距离作为相似性的评价指标,若两个样本集的距离越近,其相似度就越大。按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,且让簇间的距离尽量的大。最后把得到紧凑且独立的簇作为最终的目标。
k-means(k-均值)属于聚类算法之一,笼统点说,它的过程是这样的,先设置参数k,通过欧式距离进行计算,从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法,下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念:(1) K值:即要将数据分为几个簇;(2) 质心:可理解为均值,即向量各个维度取...
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: ...
经典K-Meams算法流程 首先我们看看K-Means算法的一些要点。 1)对于K-Means算法,首先要注意的是k值的选择,一般来说,我们会根据对数据的先验经验选择一个合适的k值,如果没有什么先验知识,则可以通过交叉验证选择一个合适的k值。 2)在确定了k的个数后,我们需要选择k个初始化的质心,就像上图b中的随机质心。由于我...