4.机器学习(k-means) estimator = KMeans(n_clusters=8, random_state=22) estimator.fit_predict(data) 5.模型评估 silhouette_score(data, y_predict)
2),使用平方误差作为目标函数(使用欧几里得距离),公式为: 3),要获取最优解,也就是目标函数需要尽可能的小,对J函数求偏导数,可以得到 簇中心点a更新的公式为: 4),要获取最优解,也就是目标函数需要尽可能的小,对J函数求偏导数,可以得到 簇中心点a更新的公式为: 中止条件:即k-means算法收敛条件,包括迭代次数...
/usr/bin/env pythonimportnumpyasnpdefkmeans(data_set,k=3,iter_nums=100):m,n=data_set.shapemin_total_dist=np.infcost=[]foriter_numinrange(iter_nums):# 随机初始化k个质心点# centroids = np.random.randn(k, n)centroids=np.zeros((k,n))new_centroids=np.random.randn(k,n)total_dist=...
使用改进的二分k-means算法。 二分k-means算法:首先将整个数据集看成一个簇,然后进行一次k-means(k=2)算法将该簇一分为二,并计算每个簇的误差平方和,选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二,直至簇数达到用户指定的k为止,此时可以达到的全局最优。 3. 高斯混合模型(GMM) 3.1 GMM的思想 高斯混合模型(...
2)另一种是直接使用模型的内部属性,比如样本之间的距离(闵可夫斯基距离)来作为评判指标,这类称为内部指标。 其中内部指标如下: 公式解释如下: 距离定义 回到顶部 二、K-means聚类 K-means算法是聚类算法的一种,实现起来比较简单,效果也不错。K-means的思想很简单,对于给定的样本集,根据样本之间距离的大小将样本划...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
模型评估 from sklearn.metricsimportsilhouette_score # 计算不同K值的WCSS来选择最佳K值 wcss=[]k_values=range(1,11)fork in k_values:kmeans=KMeans(n_clusters=k,random_state=42)kmeans.fit(df_scaled)wcss.append(kmeans.inertia_)plt.figure(figsize=(12,6))plt.plot(k_values,wcss,'-o')plt...
在 k-means 算法中，最常用的距离度量是欧氏距离。欧氏距离可以衡量两个数据点之间的相似程度，计算公式如下：其他距离度量方式有，曼哈顿距离 (Manhattan Distance)，切比雪夫距离 (Chebyshev Distance)，闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance)等 更多细节，见往期微*公号文章：再见！！！KNN 3.2 损失函数（目标函数）k...
# 2. 模型构建 km = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=30) km.fit(X) # 获取簇心 centroids = km.cluster_centers_ # 获取归集后的样本所属簇对应值 y_kmean = km.predict(X) # 呈现未归集前的数据 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=50) ...