# 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算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
步骤三:重复步骤二,知道选出 k 个聚类中心。 选出初始点后,就继续使用标准的 k-means 算法了。 效率 K-means++ 能显著的改善分类结果的最终误差。 尽管计算初始点时花费了额外的时间,但是在迭代过程中,k-mean 本身能快速收敛,因此算法实际上降低了计算时间。 网上有人使用真实和合成的数据集测试了他们的方法,...
我们先来看一下 K-means 算法的步骤:先随机选择初始节点,然后计算每个样本所属类别,然后通过类别再跟新初始化节点。这个过程有没有想到之前介绍的 EM 算法 。 我们需要知道的是 K-means 聚类的迭代算法实际上是 EM 算法。EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。在 K-means 中...
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。
与监督学习不同的是,非监督学习技术不使用带标签的数据,算法需要自己去发现数据中的结构。 在聚类技术领域中,K-means可能是最常见和经常使用的技术之一。K-means使用迭代细化方法,基于用户定义的集群数量(由变量K表示)和数据集来产生其最终聚类。例如,如果将K设置为3,...
K-means算法实现步骤如下: 输入:数据集D=x1,x2,⋯,xn,聚类个数k 输出:聚类结果类簇 初始化:随机初始化k个样本作为聚类中心{μ1,μ2,⋯,μk}; 分配:计算数据集中所有样本xi到各个聚类中心μj的距离dist(xi,μj),并将xi划分到距离最小的聚类中心所在类簇中; 更新:对于每一个类簇,更新其聚类中心...
1. kmeans kmeans, k-均值聚类算法,能够实现发现数据集的 k 个簇的算法,每个簇通过其质心来描述。 kmeans步骤: (1)随机找 k 个点作为质心(种子); (2)计算其他点到这 k 个种子的距离,选择最近的那个作为该点的类别; (3)更新各类的质心,迭代到质心的不变为止。
6. 聚类算法的迭代问题 大家都知道，当质心不再移动，Kmeans算法就会停下来。在完全收敛之前，sklearn中也可以使用max_iter（最大迭代次数）或者tol两个参数来让迭代提前停下来。有时候，当n_clusters选择不符合数据的自然分布，或者为了业务需求，必须要填入n_clusters数据提前让迭代停下来时，反而能够提升模型的表现...