K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数k,采用距离作为相似性评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 1.算法过程 (1)从n个样本数据中随机选取k个对象作为初始聚类中心; (2)分别计算每个样本到各个聚类中心的距离,将对象分配到距离最近的聚类...
k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: } 其伪代码如下: ***创建k个点作为初始的质心点(随机选择) 当...
1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
cluster_changed=True#第i个样本距离最近的中心j存入clusterAssment[i, :] = min_index, min_dist ** 2print(centroids)#重新计算聚类中心forcentinrange(k):#找出数据集中属于第k类的样本的所有数据,nonzero返回索引值points_in_cluster = data[nonzero(clusterAssment[:, 0].A ==cent)[0]] centroids[c...
K-means聚类算法也称k均值聚类算法,是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。, 视频播放量 8029、弹幕量
Python实现 总结 前⾔ K-Means 是⼀种⾮常简单的聚类算法(聚类算法都属于⽆监督学习)。给定固定数量的聚类和输⼊数据集，该算法试图将数据划分为聚类，使得聚类内部具有较⾼的相似性，聚类与聚类之间具有较低的相似性。算法原理 1. 初始化聚类中⼼，或者在输⼊数据范围内随机选择，或者使⽤⼀些...
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的聚类算法; 接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类...
1K-Means算法引入 基于相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立地...
1)算法说明 K均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类有一个聚类中心,即质心,每个类的质心是根据类中所有值的均值得到。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标。聚类目标是使得各类的聚类平方和最...
首先,随机确定k个初始点的质心;然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中,即为每一个点找到距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇;该步完成后,每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。具体算法表示如下:下图展示了K-means聚类算法的支持函数在Python环境下的具体表示: ...