一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内的方差,从而使得同一簇内的数据点更加紧密。 KMeans算法的...
为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进策略，如K-Means++用于改进初始聚类中心的选择，以及使用其他聚类算法如DBSCAN或谱聚类来处理非球形数据。此外，通过特征工程、数据预处理和适当的数据转换，可以提高K-均值聚类的性能和适用性。五、Python应用 主要得益于Python中强大的科学计算库，如NumPy和SciPy，以及专门的机...
我们对数据集进行了预处理,使用标准化方法将数据的均值转化为0,方差为1,以便更好地应用K均值聚类算法。 我们定义了名为kmeans的函数,该函数实现了K均值聚类算法的主要步骤。其中,X是特征矩阵,K是簇的数量,max_iters是最大迭代次数。...
这里,用一个《Programming Collective Intelligence》中的聚类例子,写几个经典聚类算法的实现,分别是hierachiclaCluster、kmeans、kmedoids。 另外,最近一直在看数据挖掘、自然语言处理相关的东西,通过看资料发现有些东西很好理解,但是长时间不用的话,过一段时间就忘记得差不多了。其实换个角度想,也是自己对这些东西理解...
的值应当是所有 cluster k 中的数据点的平均值。由于每一次迭代都是取到 的最小值,因此 只会不断地减小(或者不变),而不会增加,这保证了 k-means 最终会到达一个极小值。虽然 k-means 并不能保证总是能得到全局最优解,但是对于这样的问题,像 k-means 这种复杂度的算法,这样的结果已经是很不错的了。
kmeans聚类的python实现与可视化 聚类关键概念 相似度(距离)度量(metric) 对于基于距离度量的聚类方法,需要衡量两个样本点的“距离”,对于不同的距离度量方法,可能会得出完全不同的结论 闵可夫斯基距离 闵可夫斯基在p=2时就是欧几里得距离,p=1时是曼哈顿距离,一般都用欧几里得距离 实现上就是将特征对应位置数值相减再...
K-Means Clustering is one of the popular clustering algorithm. The goal of this algorithm is to find groups(clusters) in the given data. In this post we will implement K-Means algorithm using Python from scratch. K-Means Clustering K-Means is a very simple algorithm which clusters the data...
实现K-means Clustering Algorithm，本文将重点讲述算法原理、优化方式及其Python实现，避开复杂细节，专注于算法核心流程，适合初学者理解。KMeans算法原理 KMeans算法的基本步骤如下：1. 初始化k个随机簇中心。2. 将每个数据点分配给最近的簇中心。3. 更新簇中心为当前簇中所有点的平均值。4. 重复步骤2...
一、K-means聚类 在此练习中,我们将实现K-means算法并使用它进行图像压缩。我们将首先启动一个样本2D数据集,来帮助我们直观理解K-means算法是如何工作的。之后,使用K-means算法进行图像压缩,通过将图像中出现的颜色数量减少为仅图像中最常见的颜色。我们将在练习中使用ex7.m。
pythonCopy codeimport numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据集 X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]]) # 创建KMeans聚类对象,设置簇的数量为2 ...