柔性k-means是与刚性k-means相对的,刚性的k-means即基本的k-means算法,将每个数据点划分到唯一一个聚簇中。而在柔性的k-means算法中,将每个数据点依据概率赋给每个聚簇,即柔性k-means中,每个数据点都有一个权重(概率)向量,用来描述每个数据点属于每个聚簇的可能性。 4.小结 k-means算法使用简单的迭代将数据集...
KMeans算法存在很多很多的改进版, 比如有优化最开始的K个特征数据选取的,还有如何减少计算量的,这里就介绍一下最后一种变种. 2.1 Mini Batch K-Means; Mini Batch K-Means思想核心: 在求解稳定的聚类中心时,每次随机抽取一批数据,然后进行Kmean计算,然后直至中心点稳定之后,在将所有的数据依据这些中心点进行分类,...
聚类算法在Scikit-Learn机器学习包中,主要调用sklearn.cluster子类实现,下面对常见的聚类算法进行简单描述,后面主要介绍K-Means算法和Birch算法实例。 (1) K-Means K-Means聚类算法最早起源于信号处理,是一种最经典的聚类分析方法。它是一种自下而上的聚类方法,采用划分法实现,其优点是简单、速度快;缺点是必须提供聚...
1、k-means算法是一种无监督的聚类算法。 2、k-means算法一定会收敛。 3、k-means算法总的时间复杂度为O(nk) [k=簇数,n=样本容量 ] 。 4、k-means算法的目标函数为: indicator object 可使用EM算法优化目标函数,减少样本点到质心的距离。 5、由于k-means算法的目标函数是非凸函数,它没有全局最优解,只...
在实验中,我使用Python语言实现了kmeans聚类算法,并对其进行了测试和分析。 我使用Python中的sklearn库中的make_blobs函数生成了一个随机数据集,该数据集包含了1000个样本和4个特征。然后,我使用kmeans算法对该数据集进行了聚类,将其分成了4个类别。通过可视化的方式,我发现kmeans算法能够很好地将数据集分成4个类别...
原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心, 而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心: 假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则在选取第n+1个聚类中心时:距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚类中心。
python实现K-means总结 什么是k-means 通俗来说,k-means是一种分类算法。也称为聚类算法。 如果k-means的维度确定在二维空间,有n个点(每个点有x,y两个属性),我们需要根据x,y分类这n个点。 如图,为分为4个类时,特定二维数据的分类结果,圆点为一般点,方形点为质心...
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1.n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。 2.init:初始化类中心的方法(即选择初始中心点的根据),默认“K-means++”,其他可选参数包括“random”。 3.n_init:使用不同类中心运行的次数,默认值是10,即算法会初始化10次簇中心,然后返回最好的一次聚类结果。