init:{'k-means++', 'random', ndarray, callable}, default=’k-means++’,初始簇中心的获取方法,'k-means ++':以一种聪明的方式为k-mean聚类选择初始聚类中心,以加快收敛速度。有关更多详细信息,请参见k_init中的注释部分。'random':n_clusters从初始质心的数据中随机选择观察(行)。如果传递了ndarray,则...
现在我们来跑AE模型(Auto-encoder),简单说说AE模型,主要步骤很简单,有三层,输入-隐含-输出,把数据input进去,encode然后再decode,cost_function就是output与input之间的“差值”(有公式),差值越小,目标函数值越优。简单地说,就是你输入n维的数据,输出的还是n维的数据,有人可能会问,这有什么用呢,其实也没什么用,...
centroids[i] = np.mean(points, axis=0) # use axis=0 to compute means across points return centroids 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 6. 把所有东西放在一起 让我们构建一个函数,该函数可以运行 K-means 算法进行所需的迭代次数,或者直到收敛。 def run_Kmeans(K, X, max_iterations=500): "...
K-means算法实施起来非常简单,因此,它非常适用于机器学习新手爱好者。首先我们来回顾K-Means算法的起源,然后介绍其较为典型的应用场景。 起源 1967年,James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法》中首次提出 “K-means”这一术语。1957年,贝尔实验室也将标准算法用于脉冲编码调制技术。1965年,E....
K-Means聚类算法是聚类算法之一,其中K表示类别的数量,也就是说,我们想要将数据分成几个类别,Means表示均值。K值决定了初始质心(通常是随机选择的中心)的数量。K值是几,必须有几个质心。简而言之,K-Means聚类算法是一种通过均值聚类数据点的算法。 实现过程: ...
RGB编码:对于一个直接用24bit表示每一个而像素的图像来说,每一个pixel使用8-bit无符号整数(0-255)来表示红or绿or蓝。 压缩目的: 将128x128大小的图片由原来的24bit表示-压缩成->16bit表示每一个像素的图像。 压缩方法: 对于每一个pixel, 使用 K-Means选择16bits来表示原来的24bits。当然,具体是通过计算每一...
融合其他技术的发展:随着深度学习等新技术的崛起,研究者们开始探索将K-means与其他技术融合,以提高聚类的效果。例如,K-means和自编码器相结合的深度聚类方法,通过学习数据的高阶表示来改善聚类效果。 总体而言,K-means算法从提出至今经历了多个阶段的发展,不断在算法性能、处理规模和鲁棒性方面进行改进。它在数据挖掘...
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis'):绘制数据点。 X[:, 0]和X[:, 1]分别是数据点的第一个和第二个特征值。 c=kmeans.labels_:使用聚类结果的标签作为颜色编码。 cmap='viridis':使用viridis颜色映射。
使用选出的评估水平相对较高的Kmeans 算法、Ward算法、Birch算法和Gaussian Mixture算法组成的对抗自编码聚类模型,对关注类贷款和不良贷款客户数据组成的测试数据进行训练,并对四种算法聚类后的结果进行合并去重,得到疑似不良的关注类贷款有646个,其中审计现场核查认定的不良贷款有509个。截至20X2年12月,其中银行信贷资产...