# 使用 k-means++ 初始化进行聚类kmeans_pp = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=42)labels_pp = kmeans_pp.fit_predict(data)centroids_pp = kmeans_pp.cluster_centers_# 数据可视化plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels_pp, cmap='viridis', marker='o')plt....
简单直观:K-means算法原理简单,实现起来也相对容易,对于初学者来说是一个很好的入门算法。 计算效率高:当数据集较大时,K-means算法能够相对快速地完成聚类任务,适用于处理大规模数据集。 可解释性强:每个聚类中心都可以被看作是一个典型的样本,这有助于我们理解数据的分布和结构。 K-means算法的缺点: K值选择困...
K-means算法是一种非常经典的聚类算法,其主要目的是将数据点划分为K个集群,以使得每个数据点与其所属集群的中心点(质心)的平方距离之和最小。这种算法在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。 二、K-means算法的基本原理 K-means算法的基本原理相对简单直观。算法接受两个输入参数:一是数据集,二是...
K-means算法是基于划分的聚类算法之一,基本思想[6]是:从包含n个对象的数据集中随机选取k个样本点作为初始聚类中心,对于剩下的每个对象,计算其与各个聚类中心的距离,将它分配到最近的聚类,并重新计算聚类中心,再将所有的样本点依据最近距离原则分配到相应的聚类簇中,不断地迭代直到分配稳定,即聚类误差平方和E收敛。
可以看出,并非K值越大,图像分割越好; 对于K-means的初始点不同聚类结果不同的缺陷改进,首先是可以用一些启发式的方式指定更好的初始质心。 选择适当的初始质心是基本kmeans算法的关键步骤。常见的方法是 1. 随机的选取初始质心,但是这样簇的质量常常很差。处理选取初始质心问题的一种常用技术是:多次运行,每次使用一...
Kmeans聚类算法研究综述.docx,Kmeans聚类算法研究综述 一、概述 聚类分析是一种无监督的机器学习方法,旨在将相似的对象组织成群体或“簇”,使得同一簇内的对象之间尽可能相似,而不同簇的对象之间尽可能不同。在众多聚类算法中,Kmeans算法以其简单性和有效性而备受关注。
K-means算法是划分聚类的典型代表之一,它具有算法简洁、运行速度快等优点;由于其无监督的属性,被广泛应用于在海量无标签数据集中寻找样本的相似性场景中。聚类不仅可以作为一个单独的过程来发现数据的内部分布结构,还可以作为有监督分类问题的预处理过程。例如,在一些商业应用中,可以先对没有标签的数据样本进行聚类,根据...
K-means 算法的实现过程如下图所示,首先随机初始化 K 个点作为簇中心(图 b),计算数据集中所有点到 K 个簇中心的欧氏距离,并根据就近原则将其划分入簇(图 c),根据各簇中的数据重新计算簇中心的位置(图 d),再次重复上述步骤:计算欧式距离、分簇、更新簇中心等过程,直至各簇趋于稳定。
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...
对数据进行K-Means聚类可以对警报类别和平均修复时间做深入分析,有助于对未来故障进行预测。 通话记录分析 通话记录(CDR)是电信公司对用户的通话、短信和网络活动信息的记录。将通话详细记录与客户个人资料结合在一起,能够帮助电信公司对客户需求做更多的预测。 识别犯罪地点 K-Means算法可以对城市中特定地区的相关犯罪...