# 2.算法实现#引入scipy中的距离函数,默认欧式距离fromscipy.spatial.distanceimportcdistclassK_Means(object):#初始化,参数n_clusters(即聚成几类,K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心)def__init__(self,n_clusters=6,max_iter=300,centroids=[]):self.n_clusters=n_clustersself.max_iter=max_iter...
k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下: 初始化:聚类数k,初始聚类中心x,迭代次...
接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类具体应用; 最后,对K-means进行总结,指出K-means的优缺点,K-means的改...
K-means算法是集简单和经典于一身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。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 2、核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时...
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
K-Means算法是机器学习中一个非常简单且使用的聚类算法。其只具备一个超参数K,代表着样本的类别数。假设k=2则表示我们希望将样本分为两类,另外k-means能够自主寻找样本数据的内部结构。该算法是基于假设:特征空间中相近的两个样本很可能属于同一类别。
执行KMeans算法的后续步骤 代码的重点实现主要是如何选取D(x)较大的样本。 一种实现方法是计算所有样本的D(x)总和(记作sum(D(x))),然后随机选取0 到 sum(D(x))之间的一个数(记作 randDis),再计算RandDis−=D(x),直至RandDis<=0,选取D(x)对应的样本点作为簇中心。
以下代码说明:随机产生sampleCount(范围[1,1000])个二维样本,随机产生clusterCount(范围[2,5])个类别,每个类别的样本数据都服从高斯分布,该高斯分布的均值是随机的,方差是固定的。然后对这sampleCount个样本数据使用kmeans算法聚类3次,取其中最好的一次作为最后的结果,最后将不同的类用不同的颜色显示出来。
Python 实现 接下来,使用 Python 的库来实现 K-means 算法。 首先,生成一些随机数据进行演示,然后应用 K-means 算法,并展示结果。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs# 生成模拟数据np.random.seed(0)X,y=make_blobs(n_samples=300,cen...
K-means代码手撸版 请参考我的github网页链接 里面的z_kmeans文件,该文件快速实现了一个kmeans聚类测试,测试结果如下: scikit-learn中的K-means使用介绍 上面介绍了简单的手撸版,目的是加深对基本算法原理的理解。在实际应用中,除非需要做一些特别的修改外,我们一般采用现成的工具包来实现。