dis2cents[i]=np.sqrt(np.sum(np.power(sample-centers[i,:],2)))returndis2cents#子函数:kmeans函数.# 这部分代码完成了kmeans算法中为数据点决定所属类别以及迭代更新类中心点的主要功能。# 注意numpy库的返回最小值索引的argmin函数以及计算平均值的mean函数的使用方法defkmeans(dataSet,k,iterNum...
中心点的距离34centroids =createCent(dataSet, k)35clusterChanged = True#用来判断聚类是否已经收敛36whileclusterChanged:37clusterChanged =False;38foriinrange(m):#把每一个数据点划分到离它最近的中心点39minDist = inf; minIndex = -1;40forjinrange(k):41distJI =distMeans(centroids[j,:], dataSet[...
表示第k类,表示第k类中数据对象的个数。类心迭代过程如下: 通常迭代终止的条件有两种:1)达到指定的迭代次数T;2)类心不再发生明显的变化,即收敛。 3.k-means的简单实现 原理讲过,此处直接上代码(python3实现): import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 def loadDataSet(fileName): ...
为了解决这个问题,可以使用另外一种称为二分K-means的聚类算法。二分K-means算法首先将所有数据点分为一个簇;然后使用K-means(k=2)对其进行划分;下一次迭代时,选择使得SSE下降程度最大的簇进行划分;重复该过程,直至簇的个数达到指定的数目为止。实验表明,二分K-means算法的聚类效果要好于普通的K-means聚类算法。
然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类具体应用; 最后,对K-means进行总结,指出K-means的优缺点,K-means的改进办及聚类和分类的区别。 本文目录如下: 1. K-means基础 1.1. 聚类 1.2. 聚类分类 1.3. 基于划分的聚类算法 ...
4、算法实现步骤 k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: ...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
首先,随机确定k个初始点的质心;然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中,即为每一个点找到距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇;该步完成后,每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。具体算法表示如下:下图展示了K-means聚类算法的支持函数在Python环境下的具体表示: ...
kmeans实现逻辑:需要输入待聚类的数据和欲聚类簇数k 1.随机生成k个初始点作为质心 2.将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中 3.对每个簇的数据求平均值,作为新的质心,重复上一步,直到所有的簇不再改变 k是聚类个数,可以根据我们的经验给数值,也可以通过程序初步预测k设置为多少对聚类最准确。本...
k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去。 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最...