# 4. 重复第2步和第3步,直到算法收敛,即中心点的位置与聚类的分配方案不再改变# K-means算法主函数,执行K-means聚类def kmeans(X, k, max_iters=100):# 初始化中心点centroids = initialize_centroids(X, k)for i in range(max_iters):# 将每个点分...
1、非层次聚类法:将案例快速分成K个类别,一般而言具体的类别个数需要在分析前就加以确定,整个分析过程使用迭代的方式进行。其中K—均值聚类法最为常用,也称为快速聚类法(不能自动标准化,需要人为手动处理)。 2、层次聚类法:首先确定距离的基本定义,以及类间距离的计算方式,随后按照距离的远近通过把距离较近的数据...
k平均算法 k平均算法,也称为k-means算法,是一种用于将数据点分组的聚类算法。它是一种基于距离度量的无监督学习方法,它将数据点分为k个不同的簇,使得簇内的点相似度最大化,而簇间的点相似度最小化。 该算法的步骤如下: 1.随机选择k个中心点作为初始值,每个中心点表示一个簇。 2.对于每个数据点,计算它...
首先用zscore()函数对数据集进行标准化 Xi= (Xi- μ)/σ (μ 为算数均值, σ 为标准差; 从样本中随机抽取k个数据作为初始均值向量{μ1,μ2,...,μk} repeat: 令Ci=Φ (1 ≤ i ≤ k ) for i=1,2,...,n do 计算样本 Xi与各均值向量的距离,并把它加入到离它最近的均值向量所在的集合中; ...
k-means clustering K平均算法 此算法的主要作用:屏幕上很多的点,把相邻的点聚到离他最近的点。 k-means algorithm算法是一个聚类算法,把n个对象根据他们的属性分为k个分割,k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似,因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。
又叫K-邻近算法,是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。 基本思想 kNN的思想很简单:在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居,根据这个k个邻居中出现次数最多的类别(最大表决规则),作为该数据点的类别。kNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。 算法复杂...
KNN算法是一种非参数、基于距离的分类方法，无需构建显式模型，而是直接依赖于训练数据进行预测。其主要工作流程如下：1. 确定K值：K是一个预先设定的正整数，表示在训练集中选取与待分类点最近的邻居数量。K值的选择对最终预测结果有显著影响，需根据具体问题和数据特性进行合理选择。2. 距离计算：计算待分类点与...
k-means算法原理 K-means中心思想:事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,直到质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类...
前几天和德川一起在学习会上讲解了k-NN算法,这里进行总结一下,力争用最通俗的语言讲解以便有利于更多同学的理解。 本文目录如下: 1.k近邻算法的基本概念,原理以及应用 2.k近邻算法中k的选取,距离的度量以及特…
Kd-Tree的构建算法: (1) 在K维数据集合中选择具有最大方差的维度k,然后在该维度上选择中值m为pivot对该数据集合进行划分,得到两个子集合;同时创建一个树结点node,用于存储; (2)对两个子集合重复(1)步骤的过程,直至所有子集合都不能再划分为止;如果某个子集合不能再划分时,则将该子集合中的数据保存到叶子结...