ISODATA算法:它是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作,确定最终的聚类结果。从而不用人为指定k值。 五、Kmeans的缺陷 5.1 初始化中心点的问题 kmeans是采用随机初始化中心点,而不同初始化的中心点对于算法结果的影响比较大。所以,针对这点更新出了Kmeans++算法,其初始化的思路是:...
随机创建不同二维数据集作为训练集,并结合k-means算法将其聚类,你可以尝试分别聚类不同数量的簇,并观察聚类效果: 聚类参数n_cluster传值不同,得到的聚类结果不同 2.2.1流程分析 2.2.2 代码实现 1.创建数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from skl...
但实际上,K-Means对初始聚类中心的位置十分敏感,每次迭代,初始点的不同往往会导致不同的聚类结果。此外过于临近的初始中心点,有时还会导致模型的收敛时间变长(即Step4中迭代时间变长)。一种简单粗暴的解决方式是,选择不同的初始聚类中心,多次运行算法,挑出聚类效果更佳(SSE更小)、解释性更强的一组结果。 当然了...
执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。 n_init:整型,缺省值=10 。 用不同的聚类中心初始化值运行算法的次数,最终解是在inertia意义下选出的最优结果。 init:有三个可选值:’k-means++’, ‘random’,或者传递一个ndarray向量。 此参数指定初始化方法,默认值为 ‘k-means++’。 (1)‘k-means++’ 用...
1. K-Means的工作原理 作为聚类算法的典型代表，K-Means可以说是最简单的聚类算法，那它的聚类工作原理是什么呢？在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K，找出K个最优的质心，并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。具体过程可以...
k-means算法原理 K-means中心思想:事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,直到质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类...
由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法,因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果,默认是10,一般不需要改,即程序能够基于不同的随机初始中心点独立运行算法10次,并从中寻找SSE(簇内误差平方和)最小的作为最终模型。如果k值较大,则可以适当增大这个值。
在深入探讨KMeans聚类算法之前,了解其工作原理是至关重要的。本节将介绍KMeans算法的核心组成部分,包括数据集和特征空间、距离度量以及算法的主要步骤。 数据集和特征空间 定义:在KMeans算法中,数据集通常表示为一个矩阵,其中每一行是一个数据点,每一列是一个特征。特征空间是这些数据点存在的多维空间,通常与数据集...
K-means聚类:原理简单的聚类算法,对于监督学习而言,回归和分类是两类基本应用场景;对于非监督学习而言,则是聚类和降维。K-means属于聚类算法的一种,通过迭代将样本分为K个互不重叠的子集。对于K-means聚类而言,首先要确定的第一个参数就是聚类个数K。具体的方法有以
K-means是聚类算法中最典型的一个,也是最简单、最常用的一个算法之一。这个算法主要的作用是将相似的样本自动归到一个类别中。通过设定合理的K KK值,能够决定不一样的聚类效果。 K-means算法原理与理解 01 基本原理 假定给定数据样本X ,包含了n 个对象 ...