K-means聚类算法是一种常用的聚类算法,旨在将n个观测值划分为k个簇,使得每个观测值属于与其最近的均值(即质心)所代表的簇。其基本步骤包括: 随机选择k个初始质心。 将每个观测值分配到最近的质心,形成k个簇。 重新计算每个簇的质心。 重复上述过程,直到质心不再发生显著变化或达到预定的迭代次数。 2. 学习Java中...
为了能够可视化聚类效果,我们可以使用图形化工具 (如 JFreeChart) 来展示聚类的结果[1]。 流程图与甘特图 以下是实现 K-means 的流程图: YesNo开始准备工作初始化聚类中心分配数据点更新聚类中心检查收敛完成 实现的甘特图如下: 数据准备初始化聚类过程结果展示K-means聚类算法实现 结尾 以上就是在 Java 中实现 K-me...
1. 导入必要的库 2. K-Means实现 3. 绘制分类图(二维情况下) 4. 运行代码 四、测试结果 前言 K-Means算法是机器学习中一个非常简单且使用的聚类算法。其只具备一个超参数K,代表着样本的类别数。 假设k=2则表示我们希望将样本分为两类,另外k-means能够自主寻找样本数据的内部结构。 该算法是基于假设:特征...
importjava.util.ArrayList;importjava.util.Random;/*** K均值聚类算法*/publicclassKmeans {privateintnumOfCluster;//分成多少簇privateinttimeOfIteration;//迭代次数privateintdataSetLength;//数据集元素个数,即数据集的长度privateArrayList<float[]> dataSet;//数据集链表privateArrayList<float[]> center;//中...
首先介绍kmeans算法。 kmeans算法的速度很快,性能良好,几乎是应用最广泛的,它需要先指定聚类的个数k,然后根据k值来自动分出k个类别集合。 举个例子,某某教练在得到全队的数据后,想把这些球员自动分成不同的组别,你得问教练需要分成几个组,他回答你k个,ok可以开始了,在解决这个问题之前有必要详细了解自己需要达到...
算法描述 (只对K-means算法“初始化K个聚类中心” 这一步进行了优化) 步骤一:随机选取一个样本作为第一个聚类中心; 步骤二:计算每个样本与当前已有聚类中心的最短距离(即与最近一个聚类中心的距离),这个值越大,表示被选取作为聚类中心的概率较大;最后,用轮盘法(依据概率大小来进行抽选)选出下一个聚类中心; ...
K-Means算法是最古老也是应用最广泛的聚类算法,它使用质心定义原型,质心是一组点的均值,通常该算法用于n维连续空间中的对象。 K-Means算法流程 step1:选择K个点作为初始质心 step2:repeat 将每个点指派到最近的质心,形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不在变化 ...
我们用到了commons-csv来解析数据,用commons-math3提供的聚类算法,顺便也用到了Kotlin的jdk8扩展特性。在实际使用时,你可以使用自己喜欢的csv组件,绝大部分支持机器学习的组件比如Spark和Mahout都包含了k-means聚类算法,只要掌握了基本用法,很容易按需替换。
K-means算法的Java实现具有O(tkn)的时间复杂度,其中t是迭代次数,k是聚类数,n是数据量。这一时间复杂度主要是由算法的两个主要步骤所决定的:计算距离和更新质心。在每次迭代中,这两个步骤都需要遍历所有的数据点,因此时间复杂度与数据量成正比。 此外,K-means算法还需要额外的O(k)的空间复杂度来存储聚类中心。
算法:K_means 步骤: (1)对于要分类的数据集,任意从其中选择K个点作为初始的聚类中心点; (2)计算数据集中每个点到中心点的距离,根据距离将其划分到对应的聚类中; (3)计算聚类中所有点的中心点,作为新的聚类中心点; (4)判断新的中心点与旧的中心点之间的距离是否符合要求,不符合则返回步骤(2),直到两个中心...