# 比较clusterAssment中这一行的第一列记录的下标是否等 # 于前面更新的质心下标,若相等则说明质心已收敛,否则 # 还没收敛,据此设置相关标记 # 然后记录更新clusterAssment中的数据 if clusterAssment[i,0] != minIndex: clusterChanged = True clusterAssment[i,:] = minIndex,m
from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs # 生成模拟数据 X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)# 创建KMeans实例，设置要形成的簇数 kmeans = KMeans(n_clusters=4)# 对数据进行拟合操作 kmeans.f...
李燕K-means:如何选择K(cluster的数目) 目前决定cluster数目的常用方法是手动地决定cluster的数目 哪个K是正确的? 上图中的数据集,我们可以说它有4个clusters,也可以说它有2个clusters,但哪个是正确答案呢?其实这儿没有正确答案,数据集要划分的cluster的数目本来就是模拟两可的,可以是2个,3个,4个。这也是无监督...
基于这样一个假设,我们再来导出 K-means 所要优化的目标函数:设我们一共有 N 个数据点需要分为 K 个 cluster ,K-means 要做的就是最小化 这个函数,其中rnk在数据点 n 被归类到 cluster k 的时候为 1 ,否则为 0 。直接寻找rnk和μk来最小化J并不容易,不过我们可以采取迭代的办法:先固定μk,选择最优...
K均值聚类(K-means cluster)算法是一种比较简单的聚类算法: 在特征空间中选择k个质心,每个质心代表一个分类 对于每个样本点计算其到各质心的距离,将其归入最近质心的类中 对于每个类计算所有样本点的均值,作为新的质心 反复执行2,3直至所有样本点分类均不再发生变化为止. ...
聚类(cluster)算法在机器学习中有若干种,本文讲的是K-means聚类算法,也叫K均值聚类算法。K是指将数据信息观察的对象聚成几类,means是指平均距离(在2.5.3中具体介绍)。 二、算法原理 为了易于理解,本文采用二维特征空间作为演示 1、何为特征 指观察某些事物或现象,能够被区分、记录和保存的信息(数据),例如:人的...
而通过观察值进行聚类是非常有效的方法,可以按事物观察值有效的合理分组,再进一步分析各组的相同、与不同,可以很好的发现其中的规律。 准备包和数据 使用k-means聚类所需的包: factoextra cluster # 安装包并加载包 # 使用k-means聚类所需的包:factoextra和cluster site="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/...
1)随机初始化K个点,作为K个分类的中心点,每个中心点称为聚类中心(cluster centroid),也成为簇。下图是K=2时,随机选2个簇。 2)根据K个中心点,遍历所有样本,分别计算每个样本到每个中心点的距离,把样本分到最近的举例。 3)分类完成后,根据分类完成的结果,计算在每个分类中的样本的平均值,把聚类中心移动到这些...
将每个数据点归类到离它最近的那个中心点所代表的 cluster 中。 用公式 计算出每个 cluster 的新的中心点。 重复第二步,一直到迭代了最大的步数或者前后的 的值相差小于一个阈值为止。 按照这个步骤写一个 k-means 实现其实相当容易了,在SciPy或者 Matlab 中都已经包含了内置的 k-means 实现,不过为了看看 k-me...
这个公式被称为簇内平方和（Cluster Sum of Square），又叫做Inertia。而将一个数据集中的所有簇的簇内平方和相加，就得到了整体平方和（Total Cluster Sum of Square），又叫做Total Inertia。Total Inertia越小，代表着每个簇内样本越相似，聚类的效果就越好。因此K-Means追求的是：求解能够让Inertia最小化的质心...