表示第i个簇,mi表示第i个簇的质心,p是数据样本点。 根据误差平方和SSE来选择K值,但并不是选SSE最小时对应的K,而是选SSE突然变小时的K,如下图,K应选3,图似手肘故得名。 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.clusterimportKMeans from sklearn.datasetsimportmake_blobsif__name...
K-means聚类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。 K-means聚类的基本思想是,在指定聚类个数K的情况下,从数据集中随机化选取K个个案作为起始的聚类中心点,计算其他个案所代表的点与初始聚类中心点的欧式距离,将个案分到距离聚类中心最近的那个类,所...
但实际上,K-Means对初始聚类中心的位置十分敏感,每次迭代,初始点的不同往往会导致不同的聚类结果。此外过于临近的初始中心点,有时还会导致模型的收敛时间变长(即Step4中迭代时间变长)。一种简单粗暴的解决方式是,选择不同的初始聚类中心,多次运行算法,挑出聚类效果更佳(SSE更小)、解释性更强的一组结果。 当然...
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...
kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。 其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 k个样本作为簇中心,并计算所有样本与这 k个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与其...
max_iter : 整数,默认300,单次运行的KMeans算法的最大迭代次数。 tol : 浮点数,默认1e-4,两次迭代间Inertia下降的量,如果两次迭代之间Inertia下降的值小于tol所设定的值,迭代就会停下。 衡量指标 聚类模型的结果不是某种标签输出,并且聚类的结果是不确定的,其优劣由业务需求或者算法需求来决定,并且没有永远的...
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,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算...
1. K-Means的工作原理 作为聚类算法的典型代表,K-Means可以说是最简单的聚类算法,那它的聚类工作原理是什么呢? 概念1:簇与质心 K-Means算法是将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。
K-Means 模型假设 将某一些数据分为不同的类别,在相同的类别中数据之间的距离应该都很近,也就是说离得越近的数据应该越相似,再进一步说明,数据之间的相似度与它们之间的欧式距离成反比。这就是 k-means 模型的假设。 有了这个假设,我们对将数据分为不同的类别的算法就更明确了,尽可能将离得近的数据划分为一...