K-Means是聚类算法中的一种,其中K表示类别数,Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。 K值及初始质心 K值是聚类结果中类别的数量。简单的说就是我们希望将...
计算复杂度很大程度上取决于聚类算法的计算复杂度。 假设一:不属于任何聚类的点是异常点,主要方法包括DBSCAN、SNN clustering、FindOut algorithm、WaveCluster Algorithm。 缺点:不能发现异常簇 假设二:距离最近的聚类结果较远的点是异常点,主要方法包括K-Means、Self-Organizing Maps(SOM)、GMM...
聚类属于非监督学习,几种类型是未知的。聚类无需提前训练模型。 K-means算法的基本思想是:以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。具体步骤如下: 随机选择K个点作为质心。对数据集中每一个点,计算其与每一个质心的距离,离哪个质心近,就划分到那个质心所属的集合。把所有数据归好集合后,一共有K...
10.3.BP算法 14:33 11.1.支持向量机概述 06:17 11.2.线性可分支持向量机 07:20 11.3.线性支持向量机 04:39 11.4.线性不可分支持向量机 07:32 11.5.支持向量机代码练习 12:48 12.1.无监督学习概述 07:09 12.2.K-means聚类 13:02 12.3.密度聚类和层次聚类 ...
1695 -- 4:50 App 7-2.KNN算法 2308 -- 14:33 App 10.3.BP算法 2553 -- 7:48 App 3-3.逻辑回归求解 2028 4 8:08 App 7-1.距离度量 1504 -- 13:02 App 12.2.K-means聚类 3044 9 14:27 App 2-2.梯度下降 1837 1 8:41 App 13.1.降维概述 2906 4 6:47 App 1-4.机器学习...
里面的z_kmeans文件,该文件快速实现了一个kmeans聚类测试,测试结果如下: scikit-learn中的K-means使用介绍 上面介绍了简单的手撸版,目的是加深对基本算法原理的理解。在实际应用中,除非需要做一些特别的修改外,我们一般采用现成的工具包来实现。 接下来,我们来看一下scikit-learn中的k-means: ...
下面,我们描述一下K-means算法的过程,为了尽量不用数学符号,所以描述的不是很严谨,大概就是这个意思,“物以类聚、人以群分”: 首先输入k的值,即我们希望将数据集经过聚类得到k个分组。 从数据集中随机选择k个数据点作为初始大哥(质心,Centroid) 对集合中每一个小弟,计算与每一个大哥的距离(距离的含义后面会讲...
这些方法依赖于简单的假设,例如,K-means隐含地假设每个聚类中的样本围绕一个单独的中心;spectral clustering要求集群大小相对平衡等。因此,它们缺乏应对复杂的聚类结构的能力,因此往往会产生有噪声的聚类,特别是当应用于从现实环境中收集的大规模数据集时。这个问题严重限制了性能的提高。
分别取k=2和3,利用k-means聚类算法对以下的点聚类:(2,1),(1,2),(2,2),(3,2),(2,3),(3,3),(2,4),(3,5),(4,4),(5,3),并讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响 答案 你这个文章的.相关推荐 1分别取k=2和3,利用k-means聚类算法对以下的点聚类:(2,1),(1,2),(2,2),(3...
62.【聚类算法】9-2.(实践)python实现K-MEANS算法(Av37947862,P62) 29:58 63.【聚类算法】9-3.(实践)sklearn-K-MEANS(Av37947862,P63) 04:33 64.【聚类算法】9-4.(实践)sklearn-Mini-Batch-K-Me(Av37947862,P64) 04:26 65.【聚类算法】9-5.K-MEANS算法存在的4个问题(Av37947862,P65) 05:...