@文心快码BaiduComate聚类算法——k-means伪代码描述 文心快码BaiduComate k-means聚类算法是一种广泛使用的聚类算法,它通过迭代的方式将数据划分为k个簇,使得簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的数据点相似度较低。下面是对k-means聚类算法的伪代码描述,遵循了您提供的提示: 1. 输入和输出 输入: 数据集 D...
k-means伪代码 1、初始化k个簇中⼼。2、更新所有样本点簇归属：样本点到哪个簇中⼼点最近就属于哪个簇。3、重新计算每个簇的中⼼点（直到簇中⼼点不再变化或达到更新最⼤次数）#k-means伪代码 import numpy as np import copy #计算欧⽒距离 def get_distance(X,Y):return np.sum((X-Y)**2...
#k-means伪代码importnumpy as npimportcopy#计算欧氏距离defget_distance(X,Y):returnnp.sum((X-Y)**2)**0.5defcalc_mean(X):#计算中心点,每一维取均值l=len(X[0]) list_mean=[]foriinrange(l): s=0forjinX: s+=j[i] m=s/len(X) list_mean.append(m)returnlist_meandefk_means(x_train...
K-means的Python实现 以下是完整的K-means算法的Python代码示例: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobs# 初始化K-meansdefkmeans(X,k,n_iterations=100):# 随机选取K个初始中心initial_indices=np.random.choice(X.shape[0],k,replace=False)centroids=X[initial_indices...
伪代码如下: loop1: loop2 样本 D1 to Dn: loop3 簇心M1 to Mk: 计算distance = Distance(Di , Mj) 选择min(distance )最小的Mj 作为对样本 Si的分类 loop3 end loop2 end (所有样本点完成分类) 例如: 以计算平均值(means)的方式重新计算蔟中心 记录新聚簇中心(Mn1, Mn2,..., MnK) ...
2.1 K-means伪代码理解 K-means算法的伪代码描述如下: 其中K表示中心点的数目,u_{1},...u_{k},表示K个中心点的坐标,每个中心点代表一个聚类,因此有K个聚类。 首先随机选择K个中心点u_{i}。 每一次迭代: 第一步:根据中心点分类。根据中心点的坐标u_{i},求出每一个点到中心点距离,把这个点分类到距...
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) ...
一:Kmeans算法基本思想: k-means算法是一种很常见的聚类算法,它的基本思想是:通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案,使得用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是: 式中,μc(i)表示第i个聚类的均值。我们希望代价函数最小,直观的来说...
k-means的伪代码 输入:样本集D = {x1,x2,x3,...,xm}; 聚类簇数k. 过程: 从D中随机抽取k个样本作为初始均值向量{u1,u2,...,uk} repeat 初始化Cl = ∅(1≤l≤k) for i = 1:m 计算样本xi与各均值向量uj(1≤j≤k)的距离d; 根据距离最近的均值向量...
手写k-means算法 作为聚类的代表算法,k-means本属于NP难问题,通过迭代优化的方式,可以求解出近似解。 伪代码如下: 1,算法部分 距离采用欧氏距离。参数默认值随意选的。 importnumpy as npdefk_means(x,k=4,epochs=500,delta=1e-3):#随机选取k个样本点作为中心indices=np.random.randint(0,len(x),size=k)...