K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
此外，k均值和k-means算法的性能和效果还受到初始簇中心的选择、数据维度和规模等因素的影响。因此，在使用这些算法时，需要结合实际情况进行优化和调整。总而言之，k均值和k-means是同一算法的不同称呼，它们在聚类分析中发挥着重要作用。通过正确应用这些算法，我们能够更好地理解和分析复杂的数据集。
K-Means的底层代码实现 # 计算两个向量的欧氏距离def distEclud(vecA,vecB):return sqrt(sum(power(vecA-vecB,2))# 传入的数据时numpy的矩阵格式def randCent(dataMat, k):n = shape(dataMat)[1]centroids = mat(zeros((k,n)))for j in range(n):minJ = min(dataMat[:,j]) # 找出矩阵dataMat...
KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001) 1. 参数: n_clusters:⽤于指定聚类的簇数 init:⽤于指定初始的簇中⼼设置⽅法,如果为'k-means++',则表示设置的初始簇中⼼之间相距较 远;如果为'random',则表示从数据集中随机挑选k个样本作为初始簇中⼼;如...
K均值(Kmeans)聚类 属于无监督学习 K值的求解(K表示分成几类) 1.拐点法 计算不同K值下类别中离差平方和(看斜率 变化越明显越好) 2.轮廓系数法 计算轮廓系数(看大小 越大越好) 函数代码 KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001) ...
在k-means中,需要计算所有样本与质心的距离,这样会导致计算量巨大。 在Mini Batch K-Means,通过无放回的随机采样得到的选择一批样本数量适合的点进行传统的k-means聚类。 6.评估标准 由于无监督聚类没有样本输出,常见的评估方法有轮廓系数Calinski-Harabasz: ...
某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响,对成都两个大型小区(高端和普通)居民分别进行了出行调查,各调查了300人。 其中 Distance:居住地离上班地的距离(公里) Pincome:个人年收入(万元) Hincome:家庭年收入(万元) Age:年龄 Gender:性别(0:女;1:男) Car:家庭拥有汽车的数量 Education:教...
传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k,但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的,这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效,但是对于一些实际问题来说聚类效果却是不佳的。所以,下面我提出一种确定最佳聚类个数k的方法。
传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k,但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的,这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效,但是对于一些实际问题来说聚类效果却是不佳的。所以,下面我提出一种确定最佳聚类个数k的方法。
传统的K-means聚类算法需要用户事先给定聚类数目k,但是用户一般情况下并不知道取什么样的k值对自己最有利、或者说什么样的k值对实际应用才是最合理的,这种情况下给出k值虽然对聚类本身会比较快速、高效,但是对于一些实际问题来说聚类效果却是不佳的。所以,下面我提出一种确定最佳聚类个数k的方法。