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、簇中心变化率、MSE、MAE等 K-means算法是初值敏感的,选择不同的初始值可能导致不同的簇划分规则。因此,K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法...
5、当每次迭代结果不变时,认为算法收敛,聚类完成,K-Means一定会停下,不可能陷如一直选质心的过程。 四、模型评估 4.1误差平方和(SSE \The sum of squares due to error): 举例:(下图中数据-0.2, 0.4, -0.8, 1.3, -0.7, 均为真实值和预测值的差) 在k-means中的应用: 公式各部分内容: 上图中: k=2...
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(Gaussian Mixed Model,GMM)也是...
同样的,相似度也可以作为聚类指标。常用的就包括两类——相关系数和夹角余弦。 相关系数越接近1,那么两个样本就越相似;越接近于0,那么两个样本越不相似。 相关系数公式如下: r i j = ∑ m k = 1 ( x k i − x i e ) ( x k j − x j e ) [ ∑ k = 1 m ( x k i − x i e...
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分为K个簇(在这里K是需要预先设定好的) 思路:在进行划分簇时要尽量让簇内的样本之间的距离很小,让簇与簇之间的距离尽量大。
"""Created on Jan 09, 2024Updated on Jan 09, 2024model: tree classifier@author: Jin Wu1. Kmeans聚类算法过程1. 随机初始化k个质心点2. 把所有样本聚类到距离最近的质心点3. 计算新的质心点(每类的样本平均值点)4. 循环计算第2～3步直到质心不变为止5. 计算代价函数J6. 循环计算第1～5步7. 返...
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...
同时采用相关的评价标准对聚类算法进行评估。 常用聚类模型包括: K-Means聚类 层次聚类 DBSCAN Affinity Propagatio MeanShift 2.常见聚类算法 聚类算法在Scikit-Learn机器学习包中,主要调用sklearn.cluster子类实现,下面对常见的聚类算法进行简单描述,后面主要介绍K-Means算法和Birch算法实例。 (1) K-MeansK-Means聚类...
K-means是一种基于质心的算法,或基于距离的算法,我们计算将点分配给一个簇的距离。在K-means中,每个聚类都与一个质心相关联。 K-means算法的主要目的是最小化点与它们各自的簇质心之间的距离之和。 现在让我们举个例子来了解K-means实际上是如何工作的: 我们有这8个点,我们想要应用K-means来为这些点划分簇。
1 . 初始设定 :k kk个中心点 ( K-Means ) ,k kk组参数 ( 高斯混合模型 ) ; ① K-Means 初始化中心点 :第一次迭代时 , 需要指定初始的k kk个聚类的中心点 ; ② 高斯混合模型 初始化参数 :第一次迭代时 , 需要指定初始的k kk组参数 , 均值μ i \mu_iμi, 方差Σ i \Sigma_iΣi...