# 2.算法实现#引入scipy中的距离函数,默认欧式距离fromscipy.spatial.distanceimportcdistclassK_Means(object):#初始化,参数n_clusters(即聚成几类,K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心)def__init__(self,n_clusters=6,max_iter=300,centroids=[]):self.n_clusters=n_clustersself.max_iter=max_iter...
项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内...
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下: 初始化:聚类数k,初始聚...
对k的选择可以先用一些算法分析数据的分布,如重心和密度等,然后选择合适的k (2)对k个初始质心的选择比较敏感,容易陷入局部最小值。例如,我们上面的算法运行的时候,有可能会得到不同的结果,如下面这两种情况。K-means也是收敛了,只是收敛到了局部最小值: 改进: 有人提出了另一个成为二分k均值(bisecting k-mean...
K-Means算法是机器学习中一个非常简单且使用的聚类算法。其只具备一个超参数K,代表着样本的类别数。假设k=2则表示我们希望将样本分为两类,另外k-means能够自主寻找样本数据的内部结构。该算法是基于假设:特征空间中相近的两个样本很可能属于同一类别。
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
执行KMeans算法的后续步骤 代码的重点实现主要是如何选取D(x)较大的样本。 一种实现方法是计算所有样本的D(x)总和(记作sum(D(x))),然后随机选取0 到 sum(D(x))之间的一个数(记作 randDis),再计算RandDis−=D(x),直至RandDis<=0,选取D(x)对应的样本点作为簇中心。
K-Means 算法并不求一步就完全分类正确。第二步到第三步的过程被称为“中心迭代“。一开始是随机的指定每组的中心，这个中心可能是有偏颇的，所以第三步是用每个类的中心来代替第二步中随即指定的中心。接下来再计算每个点到中心的距离，就会发现 C 这个点其实是离上面的中心更近（AB 一类，DE 一类本来就分类...
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...
Python 实现 接下来,使用 Python 的库来实现 K-means 算法。 首先,生成一些随机数据进行演示,然后应用 K-means 算法,并展示结果。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs# 生成模拟数据np.random.seed(0)X,y=make_blobs(n_samples=300,cen...