二分K均值算法可以加速K-means算法的执行速度,因为它的相似度计算少了并且不受初始化问题的影响,因为这里不存在随机点的选取,且每一步都保证了误差最小 5.4 k-medoids(k-中⼼聚类算法) K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取 K-means中,将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,...
2、核心算法 # 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_i...
centorids=np.zeros((K,n))forkinrange(K):points=X[idx==k]centorids[k]=np.mean(points,axis=0)returncentorids KMeans算法 defrun_kMeans(X,initial_centroids,max_iters=10,plot_progress=False):""" Runs the K-Means algorithm on data matrix X, where each row of X is a single example "...
为了解决这个问题,可以使用另外一种称为二分K-means的聚类算法。二分K-means算法首先将所有数据点分为一个簇;然后使用K-means(k=2)对其进行划分;下一次迭代时,选择使得SSE下降程度最大的簇进行划分;重复该过程,直至簇的个数达到指定的数目为止。实验表明,二分K-means算法的聚类效果要好于普通的K-means聚类算法。
K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体,比如最传统的K-Means算法,在其基础上优化变体方法:包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化MiniBatchK-Means算法。
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...
1.k-means解决的问题; 2.k-means原理介绍; 3.k-means的简单实现。 1.k-means解决的问题 k-means算法属于无监督学习的一种聚类算法,其目的为:在不知数据所属类别及类别数量的前提下,依据数据自身所暗含的特点对数据进行聚类。对于聚类过程中类别数量k的选取,需要一定的先验知识,也可根据“类内间距小,类间间距...
k-means算法的实现流程 人为指定数据分k类,并随机在数据中取k个点(加入2个点);—— 唯一需要人为指定的地方!下面进入循环中: 计算所有其他数据点,到这2个点的距离;距离点1比较近的分为一组,距离点2比较近的分为另一组; 计算分成两组的每组的质心点(共2个),替代之前的那2个点; ...
利用k-means算法如下实现: 随机选取k个点作为初始质心。 对于样本中每一个点,分别求与k点的距离。距离最小者就属于该类。 此时对得到的k各类,重新计算新的质心。 当3步得到的质心与之前的质心误差很小时,分类结束。 其中用到的公式都特别简单,后面代码有详细叙述。
K-means代码手撸版 请参考我的github网页链接 里面的z_kmeans文件,该文件快速实现了一个kmeans聚类测试,测试结果如下: scikit-learn中的K-means使用介绍 上面介绍了简单的手撸版,目的是加深对基本算法原理的理解。在实际应用中,除非需要做一些特别的修改外,我们一般采用现成的工具包来实现。