k-means聚类的计算公式k-means聚类的计算公式 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...
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...
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 - ...
ylim#设置横轴的上下限值plt.xlim(-5, 20)#设置纵轴的上下限值plt.ylim(-5, 20)#plt.savefig('test_xx.png', dpi=200, bbox_inches='tight', transparent=False)plt.show()#调用kmeans聚类算法kms=KMeans(n_clusters=3)
基于这个定义,选择不同的距离计算公式,有以下三种具体的算法: k-means: find center partitions c_1, c_2, …, c_k to minimize \sum min_{j \in\{i, …,k\}}d^2(x^i, c_j) \\ k-median: find center partitions c_1, c_2, …, c_k to minimize \sum min_{j \in\{i, …,...
k-means算法本身挺简单的。 给定样本集,算法针对聚类所得划分最小化平方误差,即其中是簇的均值向量,在一定程度上刻画了簇内样本围绕均值向量的紧密程度,越小越紧密给定样本集D={x1,x2,...,xm},算法针对聚类所得划分C={C1,C2,...,Ck}最小化平方误差,即E=∑i=1k∑x∈Ci||x−μi||22其中μi=1Ci...
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。
K-Means++: 为了避免随机初始化可能导致的不良结果,K-Means++ 策略通过特别选择远离其他中心的起始中心来优化初始聚类中心的位置。 分配:遍历样本数据集,计算每个数据点到每个质心的距离,找出数据点距离最近的质心,将数据点分配给该聚类。 公式 设 是第i 个集群, ...
Idx:N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号 C:K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置 sumD: 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 D:N*K的矩阵,存储的是每个点与所有质心的距离即:K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。