# 4. 重复第2步和第3步,直到算法收敛,即中心点的位置与聚类的分配方案不再改变# K-means算法主函数,执行K-means聚类def kmeans(X, k, max_iters=100):# 初始化中心点centroids = initialize_centroids(X, k)for i in range(max_iters):# 将每个点分...
K-means流程示例图1 K-means流程示例图2 三、一种用于高维数据的无监督自动聚类方法 PhenoGraph-Leiden算法结合了PhenoGraph和Leiden算法的优势,特别适用于高维数据的聚类。PhenoGraph通过构建k-最近邻图(k-NN图),使用Louvain算法进行模块度优化,识别社区结构。而Leiden算法在Louvain算法基础上进行改进,确保社区分裂和连通性...
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...
1)初始分类数目k值很难估计,不确定应该分成多少类才最合适(ISODATA算法通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目k。这里不讲这个算法) 2)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题,其可以有效地选择初始点) 算法流程如下: 1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javas...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。
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K-means++是一种高效的聚类算法,广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。其核心思想是通过迭代优化,将相似的数据点划分为不同的簇。该算法通过迭代优化过程,可以有效地将相似的数据点划分为不同的簇,从而实现数据的自动分类和聚类。 机器学习 算法流程图 聚类算法 人工智能 K-means算法 ...
图解K-Means聚类算法 来源: https://www.youtube.com/watch?v=LmpkKwsyQj4 图解 初始化:n个顶点、k个类 一批顶点(绿色), k个种子(k = 2, 红色、紫色) 2. 分类:n*k次向量计算 所有的顶点根据其与k个种子的距离进行分类 3. 根据集合反向计算聚类中心...
K-means算法运行流程图 免费 使用模版 K-means加加算法流程图 免费 使用模版 算法流程图简约完整清晰 免费 使用模版 算法流程图简约清晰完整 免费 使用模版 冒泡算法流程图简约清晰完整 免费 使用模版 算法流程图简约清晰完整 免费 使用模版 算法流程图简约清晰完整 ...