首先确定k,随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析,离某一个质点a相较于其他质点最近的点分配到a的类中,根据每一类mean值更新迭代聚类中心,在迭代完成后分别计算训 练集和测试集的损失函数SSE_train、SSE_test,画图进行分析。 伪代码如下: num=10#k的种类forkinrange(1,num): 随机选择k个...
原理+代码｜Python实现 kmeans 聚类分析 来源：早起Python 作者：萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用，因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法，这种方法计...
一,代码 importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromkmeans_pytorchimportkmeansfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttimeiftorch.cuda.is_available():device=torch.device('cuda:0')else:device=torch.device('c...
步骤一:初始聚类中心 步骤2,我们需要有这样两个功能,计算每个点到各个聚类中心的距离、根据计算的距离分类。计算每个点到各个聚类中心的距离我们简化成两个步骤,现实现一个计算两点之间的距离的功能,在实现一个计算各个点到聚类中心的距离的功能。 计算两点距离 在计算每个点到聚类中心点的时候我们采取的计算顺序是用...
kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c(“Hartigan-Wong”, “Lloyd”, “Forgy”, “MacQueen”), trace = FALSE) 1. 2. 其中x为进行聚类分析的数据集; centers为预设类别数k; iter.max为迭代的最大值,且默认值为10; nstart为选择随机起始中心点的次数,默认取1;而参数alg...
官方源代码中有一点瑕疵,高斯分布产生的随机点points的坐标可能出现负数或大于500的数。如横坐标均值是0,方差是25,那么横坐标随机值中会出现负数。 修改了两处:随机数生成种子是时间、随机点points坐标保证在500*500以内。 【知识点1】聚类函数 double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels...
文本聚类:将文本文档分成不同的主题,以便进行信息检索或文本分类。 异常检测:通过发现与其他数据点距离较远的点来识别异常数据。 k-means分析的步骤 k-means算法的步骤如下: 选择k值:首先确定要将数据分成多少个簇。这个值的选择会影响最终的聚类结果。
【前言】本文面向数据分析常用方法——K-平均聚类,对一些经典文献进行了汇总,整理出了该方法的理论基础,并找出了其在STATA中的算法,方便实证。 文章写作指向性主要是用于问卷分析。 【流量预警】本文全文以图片形式粘贴。 参考文献 [1]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社,2015.3:64-67. ...
当所选的分层变量既是分类变量又是连续变量时,为了使它们具有同质性,应该对连续变量进行分类(例如使用聚类的K-means算法)。反之,如果分层变量都是连续类型的,则可以利用 "连续 "方法直接执行优化步骤。也可以执行两种优化,比较结果并选择更方便的方法。 在使用遗传算法进行优化之前,最好在使用k-means算法的基础上...
股票盈利能力分析数据 data=read.xlsx("股票盈利能力分析.xlsx") 初始聚类中心个数 初始聚类中心数目k的选取是一个较为困难的问题。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...