# 使用 k-means++ 初始化进行聚类kmeans_pp = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=42)labels_pp = kmeans_pp.fit_predict(data)centroids_pp = kmeans_pp.cluster_centers_# 数据可视化plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels_pp, cmap='viridis', marker='o')plt....
K-Means聚类算法的计算公式为: 1.随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)。 2.分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类。 3.重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值)。 4.重复2、3步,直到种子点坐标不变或者循环次数完成。 其中,...
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...
两个向量 A 和 B,其余弦距离(即两向量夹角的余弦)由点积和向量长度给出,计算公式如下: cosθ=A⋅B||A||⋅||B||=∑i=1nAiBi∑i=1n(Ai)2∑i=1n(Bi)2其中,和Ai和Bi分别代表向量 A 和 B 的各分量 。 2. K-Means算法步骤 输入:样本集{x1,x2,…,xm} 聚类簇数k 输出:簇划C={C1,...
k-means算法是把数据给分成不同的簇，目标是同一个簇中的差异小，不同簇之间的差异大，这个目标怎么用数学语言描述呢？我们一般用误差平方和作为目标函数（想想线性回归中说过的残差平方和、损失函数，是不是很相似），公式如下:其中C表示聚类中心，如果x属于这个簇，则计算两者的欧式距离，将所有样本点到其中心点...
K均值(K-Means)算法,是一种无监督学习(Unsupervisedlearning)算法,其核心是聚类(Clustering),即把一组输入,通过K均值算法进行分类,输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法,故这里输入的样本和之前不同了,输入的样本只有样本本身,没有对应的样本分类结果,即这里的输入的仅仅是,每个x没有对应的分类结果y(i),...
K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为: K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之和最小。目标函数的数学公式是: 从公式可见,E值越小则簇内数据(样本)相似度越高。K-Means算法通过迭代更新簇中心,不断优化这个目标函数,来达...
欧式公式计算为：kmeans实现逻辑：需要输入待聚类的数据和欲聚类簇数k 1.随机生成k个初始点作为质心 2.将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中 3.对每个簇的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变 k是聚类个数，可以根据我们的经验给数值，也可以通过程序初步预测k设置为多少...
具体的计算公式是: x=(98+93+82)/3=91, y=(94+95+96)/3=95 重新得到了4个类别的“新”中心后,我们需要判断“k-means”算法是否要继续执行下去。 判断条件: ① 得到这4个“新”中心的前后,所有的数据对象所属的类别没有变化过,则“k-means”算法结束。
了解了评判指标后,我们就可以开始了解k-means算法原理了。 1.选取度量方法 我们选取欧氏距离作为我们的度量方法: d i j = ∑ k = 1 m ( x k i − x k j ) 2 d_{ij}=\sum_{k=1}^{m}(x_{ki}-x_{kj})^2dij=k=1∑m(xki−xkj)2 ...