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={x1,x2,...,xn}D = \{x_1, x_2, ..., x_n\}D={x1,...
k-means伪代码 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....
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...
init : {‘k-means++’, ‘random’oran ndarray}'k-means ++':以智能方式为k均值聚类选择初始聚类中心,以加速收敛。'random':从初始质心的数据中随机选择k个观测值(行) 如果传递了ndarray,它应该是形状(n_clusters,n_features)并给出初始中心。 n_init:int,默认值:10, 使用不同质心种子运行k-means算法的...
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,把这个点分类到距离最短中心点所属的类C...
k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是: formula1.png 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,各类内的样本越相似,其与该类均值间的误差平方越小,对所有类所得到的误差平方求和,即可验证分为k类时,各聚类是否是最优的。
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)...
kmeans聚类 Kmean算法: 一、原理简介 kmeans原理 二、流程 2.1 Kmeans算法的流程: 1. 随机确定k个初始点作为作为k个簇的质心,即均值向量初始化; 2. 对数据集中的每个点,计算到每个簇质心的距离,将每个点分配到距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇;...
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。
k-means算法属于无监督学习,没有已知的标签 k均值是发现给定数据集的K个簇的算法。 每个簇通过其质心来描述。 k均值算法的工作流程如下, 首先,给定随机的K个初始质心,然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,过程是为每个点寻找最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇; 然后为每个簇更新质心,质心为所有点的...