K-means聚类也称为快速聚类法,是无监督学习中最常见的一种,它适合样本量较大的数据集,要求参与聚类的指标变量为定量数据,用于对样本进行分类处理。 K-means聚类的K指的是聚类的类别个数,可以根据行业知识、经验来自行给定,也可以遍历多个聚类方案进行优选探究,比如说在3～6类之间进行遍历,即依次选择聚为3类、4类...
K-means流程示例图1 K-means流程示例图2 三、一种用于高维数据的无监督自动聚类方法 PhenoGraph-Leiden算法结合了PhenoGraph和Leiden算法的优势,特别适用于高维数据的聚类。PhenoGraph通过构建k-最近邻图(k-NN图),使用Louvain算法进行模块度优化,识别社区结构。而Leiden算法在Louvain算法基础上进行改进,确保社区分裂和连通性...
KMeans迭代示意图 优化目标 KMeans 在进行类别划分过程及最终结果,始终追求"簇内差异小,簇间差异大",其中差异由样本点到其所在簇的质心的距离衡量。在KNN算法学习中,我们学习到多种常见的距离 --- 欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离。 在sklearn中的KMeans使用欧几里得距离:d(x,μ)= ⎷n∑i=1(xi−μi...
kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c(“Hartigan-Wong”, “Lloyd”, “Forgy”, “MacQueen”), trace = FALSE) 1. 2. 其中x为进行聚类分析的数据集; centers为预设类别数k; iter.max为迭代的最大值,且默认值为10; nstart为选择随机起始中心点的次数,默认取1;而参数alg...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。
一、聚类分析方法分类 聚类分析方法可分为Q型和R型,如下图: SPSSAU-进阶方法-聚类 SPSSAU-进阶方法-分层聚类 1、K-means聚类 (1)算法原理 K-means算法是典型的基于距离的聚类算法,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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把...
最终的聚类结果,如下图: 如何使用 sklearn 中的 K-Means 算法 # coding: utf-8 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import preprocessing import pandas as pd import numpy as np # 输入数据 #np.random.seed(1234) #不加随机数种子,每次聚类结果都不一样 ...
在kmeans.h中,首先定义一个类,class KMeans,由于本算法实现需要对外部数据进行读取和存储,一次定义了一个容器Vector,其中数据类型为结构体st_point,包含三维点坐标以及一个char型的所属类的ID。其次为函数的声明。 图4.1 程序基本机构与对应函数 在kmeans.cpp中具体给出了不同功能的公有函数,如图_1中所示,函数...
K均值算法(K-means)聚类 聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中。 K-Means算法是一种聚类分析(cluster analysis)的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到,在图的左边有一些点...