import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeans# 生成武侠风格的数据集np.random.seed(42)data_A = np.random.normal(loc=[1, 1], scale=0.2, size=(50, 2))data_B = np.random.normal(loc=[5, 5], scale=0.2, size=(50, 2))data_C = np.random....
1.简单易懂:K-means算法原理简单,容易理解和实现,对于初学者来说,它是入门聚类分析的一个很好的选择。 2.计算效率高:K-means的时间复杂度大致是线性的(O(n)),这使得它在处理大数据集时比较有效率。 3.广泛应用:K-means可以用于各种数据聚类问题,并且在市场细分、社交网络分析、图像压缩等领域有广泛应用。 4....
K-Means聚类算法的计算公式为: 1.随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)。 2.分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类。 3.重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值)。 4.重复2、3步,直到种子点坐标不变或者循环次数完成。 其中,...
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...
两个向量 A 和 B,其余弦距离(即两向量夹角的余弦)由点积和向量长度给出,计算公式如下: cosθ=A⋅B||A||⋅||B||=∑i=1nAiBi∑i=1n(Ai)2∑i=1n(Bi)2其中,和Ai和Bi分别代表向量 A 和 B 的各分量 。 2. K-Means算法步骤 输入:样本集{x1,x2,…,xm} ...
K均值(K-Means)算法,是一种无监督学习(Unsupervisedlearning)算法,其核心是聚类(Clustering),即把一组输入,通过K均值算法进行分类,输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法,故这里输入的样本和之前不同了,输入的样本只有样本本身,没有对应的样本分类结果,即这里的输入的仅仅是,每个x没有对应的分类结果y(i),...
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...
# 执行K-means算法k = 4 # 用户可以修改k的值,表示聚类的数量centroids, labels = kmeans(X, k) 算法部分解释: initialize_centroids 函数从数据集中随机选择 k 个不同的数据点作为初始中心点。 assign_clusters 函数计算数据集中的每个点到每个中心点的欧氏...
二.K-means算法原理 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdm 了解了评判指标后,我们就可以开始了解k-means算法原理了。 1.选取度量方法 我们选取欧氏距离作为我们的度量方法: d i j = ∑ k = 1 m ( x k i − x k j ) 2 d_{ij}=\sum_{k=1}^{m}(x_{ki}-x_{kj})^...
K-means++ 算法步骤如下所示: 随机选取一个中心点 ; 计算数据到之前 n 个聚类中心最远的距离 ,并以一定概率 选择新中心点 ; 重复第二步。 简单的来说,就是 K-means++ 就是选择离已选中心点最远的点。这也比较符合常理,聚类中心当然是互相离得越远越好。