分位数法:使用四分位、五分位、十分位等进行离散 距离区间法:等距区间或自定义区间进行离散 频率区间法:根据数据的频率分布进行排序,然后按照频率进行离散,好处是数据变为均匀分布,但是会更改原有的数据结构 聚类法:使用k-means将样本进行离散处理 卡方:通过使用基于卡方的离散方法,找出数据的最佳临近区间并合并,形成...
分位数法:使用四分位、五分位、十分位等进行离散 距离区间法:等距区间或自定义区间进行离散 频率区间法:根据数据的频率分布进行排序,然后按照频率进行离散,好处是数据变为均匀分布,但是会更改原有的数据结构 聚类法:使用k-means将样本进行离散处理 卡方:通过使用基于卡方的离散方法,找出数据的最佳临近区间并合并,形成...
该方法就是一个基于K-means比较完整的处理混合数据类型（连续+离散）的算法，基本的思路和我上面描述的...
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...
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...
K-means聚类 密度聚类 层次聚类 回到顶部 一、简述 聚类算法是常见的无监督学习(无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类)。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型。而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类...
KBinsDiscretizer类实现了不同的 binning策略,可以通过参数strategy进行选择。 ‘uniform’ 策略使用固定宽度的bins。 ‘quantile’ 策略在每个特征上使用分位数(quantiles)值以便具有相同填充的bins。 ‘kmeans’ 策略基于在每个特征上独立执行的k-means聚类过程定义bins。
KBinsDiscretizer类实现了不同的 binning策略,可以通过参数strategy进行选择。 ‘uniform’ 策略使用固定宽度的bins。 ‘quantile’ 策略在每个特征上使用分位数(quantiles)值以便具有相同填充的bins。 ‘kmeans’ 策略基于在每个特征上独立执行的k-means聚类过程定义bins。
k-means属于无监督学习算法,无监督算法的内涵是观察无标签数据集自动发现隐藏结构和层次,在无标签数据中寻找隐藏规律。 聚类模型在数据分析当中的应用:既可以作为一个单独过程,用于寻找数据内在规律,也可以作为分类等其他分析任务的前置探索。 例如:我们想探寻我们产品站内都有哪些社交行为群体,刚开始拍脑门想可能并不...
K-means 是我们最常用的基于距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 算法 1.1 牧师-村民模型K-means 有一个著名的解释:牧师—村民模型: 有四个牧师去郊区布道,一开始牧师们随意选了几个布道点,并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民,于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。听课...