class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, algorithm='auto') 对于我们来说,常常只需要: sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1. n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。2. init:初始...
# 多次运行 k-means 算法并选择最优结果best_inertia = np.infbest_labels = Nonebest_centroids = Nonefor _ in range(10): kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) labels = kmeans.fit_predict(data) if kmeans.inertia_ < best_inertia: best_inertia = kmeans.inertia_ ...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
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):# 将每个点分配给最近的中心点labels = assign_clusters(X, centroids)# 计算新的中心点new_centroids = update_centro...
k-means++ 算法描述如下: Choosec_1at random. For j = 2, …, k Pickc_jamongx^1, x^2, …, x^naccording to the distribution Pr(cj = x^i) \propto min{j' < j}\left \| x^i - c_{j'} \right \|^2 \\ 这就是k-means++的初始化过程,这个过程比较不好理解。关于这个过程,作以...
定义:距离度量是一种衡量数据点之间相似度的方法。在KMeans中,最常用的距离度量是欧几里得距离。 例子:在上面的身高和体重的例子中,我们可以使用欧几里得距离来衡量两个人在特征空间中的相似度。数学上,这可以通过以下公式来表示: 算法步骤 KMeans算法主要由以下几个步骤组成: ...
kmeans 算法是基于距离相似度计算的,以确定各样本所属的最近中心点,常用距离度量有曼哈顿距离和欧式距离,具体可以见文章【全面归纳距离和相似度方法(7种)】 曼哈顿距离 公式: 欧几里得距离 公式: 曼哈顿、欧几里得距离的计算方法很简单,就是计算两样本(x,y)的各个特征i间的总距离。如下图(二维特征的情况)蓝线的距...
首先，K-means聚类算法的核心是计算数据点与各质心之间的距离。在算法迭代过程中，每个数据点会被分配到距离其最近的质心所代表的簇中。距离计算通常采用欧氏距离公式，对于二维平面上的两个点(x1, y1)和(x2, y2)，它们之间的欧氏距离d可以表示为：d = √[(x1 - x2)² + (y1 - ...
Kmeans算法的核心在于如何计算距离和重新计算聚簇中心,具体方式如下: 1.距离计算方式: 在Kmeans算法中,通常使用欧氏距离作为测度标准,即将两个数据点的n个特征之间的差值按平方和的方式相加,再将结果取平方根。例如,对于一个数据点(P)和聚类中心(C),其距离计算公式为: $D(P,C)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(p...
公式解释如下: 距离定义 回到顶部 二、K-means聚类 K-means算法是聚类算法的一种,实现起来比较简单,效果也不错。K-means的思想很简单,对于给定的样本集,根据样本之间距离的大小将样本划分为K个簇(在这里K是需要预先设定好的) 思路:在进行划分簇时要尽量让簇内的样本之间的距离很小,让簇与簇之间的距离尽量大。