2)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题,其可以有效地选择初始点) 算法流程如下: 1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ##随机挑选一个数据点作为种子点 defselect_seed(Xn):idx=np.random.choice(range(len(Xn...
K-Means算法是聚类算法中,应用最为广泛的一种。本文基于欧几里得距离公式:d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算二维向量间的距离,作为聚类划分的依据,输入数据为二维数据两列数据,输出结果为聚类中心和元素划分结果。输入数据格式如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 118223240.00.0...
距离越近就越相似,就越容易相互干扰,误码率就越高。 三、代码示例 1/***2* *3* KMEANS *4* *5***/67#include <stdio.h>8#include <stdlib.h>9#include <string.h>10#include <conio.h>11#include <math.h>1213//FUNCTION PROTOTYPES141516//DEFINES17#...
代码详解 数据预处理: 在这个示例中,我们没有进行数据预处理,因为K-means算法通常不需要特征缩放等预处理步骤。但在实际应用中,如果数据的量纲差异很大,可能需要进行适当的预处理。 初始化聚类中心: initialize_centroids函数通过随机选择数据集中的k个数据点作为初始聚类中心。 迭代更新聚类中心: assign_clusters函数计算...
1.可以向KMeans传入的参数: sklearn官网所提供的参数说明有9个,我们使用时,如无特别需要,一般只有第一个参数(n_cluster)需要设置,其他参数直接采用默认值即可。 一种示例: classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,verbose=0,random_state=None,copy...
K-Means聚类是一种无监督学习算法,用于将数据点分组成k个簇。该算法将数据点分配到距离它们最近的簇中,其中距离通常是欧氏距离。 然后,通过计算每个簇的质心(簇中所有数据点的平均值),来确定每个簇的中心点。这些步骤反复进行,直到质心不再改变或达到最大迭代次数为止。让我们直接进入主题!上代码!
K-Means是一种无监督学习算法,它可以帮助我们对图像像素进行分类,将其分成不同的区域。我们将逐步讲解K-Means聚类、数据规范化工具和图像处理工具的使用,并详细分析每段代码。 1. K-Means算法简介 K-Means算法是一种无监督学习算法,旨在将数据分成K个聚类。它通过最小化类内误差平方和(SSE)来将数据聚集在不同...
大数据挖掘算法篇之K-Means实例 一、引言 K-Means算法是聚类算法中,应用最为广泛的一种。本文基于欧几里得距离公式:d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算二维向量间的距离,作为聚类划分的依据,输入数据为二维数据两列数据,输出结果为聚类中心和元素划分结果。输入数据格式如下:...