k-means是一种聚类算法,这种算法是依赖于点的邻域来决定哪些点应该分在一个组中。当一堆点都靠的比较近,那这堆点应该是分到同一组。使用k-means,可以找到每一组的中心点。当然,聚类算法并不局限于2维的点,也可以对高维的空间(3维,4维,等等)的点进行聚类,任意高维的空间都可以。 上图中的彩色部分是一些二维空间点。上图中已
核心是将数据分为多个组,探索每个组的数据是否有联系。 KMeans的工作原理 簇与质心 KMeans将数据划分称若干个无交集的簇,每个簇就是一个一组聚集在一起的数据集,在一个簇中的数据视为同一类,簇是聚类的结果体现。 质心就是每个簇中所有数据的平均值。 KMeans的工作流程如下: 1)随机取K个样本作为最初的质心...
传统K-means算法直接用于高维数据时会出现维度灾难，导致聚类效果下降。可先进行主成分分析将维度降至3-5维，保留90%以上的原始信息量。确定最佳聚类数时，结合肘部法则和轮廓系数双重验证，选取拐点明显的K值。某省级电网实际案例显示，居民用户经处理后形成6类典型用电模式，包括常规家庭、错峰用户、高耗能家庭等类别...
MSCA 将 K-means 算法应用于三个阶段的数据处理。在不同的能量-动量窗口中,实空间的 K-means 聚类结果被视为第二轮动量空间 K-means 聚类的输入。通过这种方式,可以捕获到在实空间表现出不均匀的能量-动量窗口,从而准确区分具有细微差异的单/多层以及不同衬底的 MoS2,如图 4 所示。 图4 :多阶段聚类算法(MSCA...
在GPU 支持下对高维数据进行更快的 Kmeans 聚类 我们一直在使用 Kmeans 来对日志进行聚类。典型的数据集有 10 mill。具有 100k+ 特征的样本。 为了找到最佳 k - 我们并行运行多个 Kmeans,并选择轮廓得分最佳的一个。在 90% 的情况下,我们最终得到的 k 介于 2 到 100 之间。目前,我们使用 scikit-learn K...
% 数据qy为211个,48维。 % K-means:[idx,Centers]=kmeans(data,k) % 将数据分为k类,idx为每个数据的类别标号,centers为k个中心的坐标, % PCA: [COEFF SCORE latent]=princomp(X) % 现在已经改名为pca而非princomp % 参数说明: %1)COEFF 是主成分分量,即样本协方差矩阵的特征向量; ...
[0036] 本发明提供的基于数据高维化和K-means聚类方法的居民用电峰谷平时段划分方 法的有益效果:通过数据高维化构造数据样本集,能够包含较长时间周期内各时点上的负 荷数据,且能够避免算法迭代次数因时间周期内天数增加而成本增长的问题,可适用于较 长时间周期(1年乃至数年)内居民峰、平、谷时段的划分,对于相关工...
现有聚类算法面向高维稀疏数据时多数未考虑类簇可重叠和离群点的存在,导致聚类效果不理想。为此,提出一种可重叠子空间K- Means聚类算法。设计类簇子空间计算策略,在聚类过程中动态更新每个类簇的属性子空间并定义合理的约東函数指导聚类过程,从而实现类簇的可重叠性与离群点的控制。在此基础上定义合理的目标函数对传...
基于数据高维化和K-means聚类的居民用电峰谷平时段划分方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于数据高维化和K-means聚类的居民用电峰谷平时段划分方法说明:一种基于数据高维化和K‑means聚类的居民用电峰谷平时段划分方法。其包括利用用户信息采集系统...专利查询请上
使用Kmeans算法对数据进行聚类 前言 数据 Waveform数据来自该链接:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/waveform/其中每条数据已经进行了分类,分为了0,1,2类,这些标签位于每一条数据的最后。 图片数据来源网络。 目标 使用kmeans算法对waveform数据进行聚类。