3. 如果K值未知,可采用肘部法选择K值(假设最大分类数为9类,分别计算分类结果为1-9类的平均离差,离差的提升变化下降最抖时的值为最优聚类数K): import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist K=range(1,10) meanDispersions=[] for k in K...
1、K均值(K-Means)是聚类算法中最为简单、高效的,属于无监督学习算法。 聚类算法有K均值聚类(K-Means)、基于密度的聚类(DBSCAN)、最大期望聚类(EM)、层次聚类等多种类型。其中层次聚类写过相关博客,参考Cheer:凝聚层次聚类及python/sklearn/scipy实现 2、核心思想:由用户指定K个初始质心(initial centroids),以作...
new_centers = np.array([X[labels==i].mean(axis=0) for i in range(k)]) #判断中心点是否变化很小 if np.linalg.norm(new_centers - centers) < 1e-5: break centers = new_centers return labels, centers #测试代码 X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4...
k-means算法的基础是最小误差平方和准则, 其代价函数是: 式中,μc(i)表示第i个聚类的均值。 各类簇内的样本越相似,其与该类均值间的误差平方越小,对所有类所得到的误差平方求和,即可验证分为k类时,各聚类是否是最优的。 上式的代价函数无法用解析的方法最小化,只能有迭代的方法。 3、算法步骤图解 下图...
kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少,处理大数据,kmeans优势极为突出.。 对博客数据进行聚类,实验测试了: 层次聚类的列聚类(单词聚类)几乎要上1小时,而kmeans对列聚类只需要迭代4次!! 快速极多。 如图:包含两个聚类的kmean聚类过程: 总思路: 将所有要聚类的博客,全部用word表示成一个向量,即每篇博客都是...
重新分类24for i in range(k): # 遍历质心集25 items = ds[result==i] # 找出对应当前质心的子样本集26 cores[i] = np.mean(items, axis=0) # 以子样本集的均值作为当前质心的位置这是网上比较流行的 k-means 均值聚类算法代码，包含注释、空行总共57行，有效代码37行。1import numpy as np 2...
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
[np.mean(X[labels==k],axis=0)forkinrange(n_clusters)])# 判断是否收敛ifnp.all(centers==new_centers):breakcenters=new_centersreturnlabels# 使用手撕模板实现K-means聚类算法X=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[4,2],[4,4],[4,0]])labels=kmeans(X,n_clusters=2)print(labels)# [0 ...
K-means聚类算法也称k均值聚类算法,时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。该算法认为类族是由距离靠近的对象组成的,取中心点作为质心,把靠近质心的归为一类。 K-means核心思想 ...
26 cores[i] = np.mean(items, axis=0) # 以子样本集的均值作为当前质心的位置这是网上比较流行的 k-means 均值聚类算法代码,包含注释、空行总共57行,有效代码37行。1import numpy as np 2 3# 加载数据 4def loadDataSet(fileName): 5 data = np.loadtxt(fileName,delimiter='\\t') ...