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...
1、使用 K-means 模型进行聚类,尝试使用不同的类别个数 K,并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集,至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下 的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论,发现能解释数据的最好的 K 值。 二、算法原理 首先...
k-means 算法接受一个参数k,表示将数据集中的数据分成 k 个聚类。在同一个聚类中,数据的相似度较高;而不同聚类的数据相似度较低。k-means 算法的步骤为: 步骤一:选择任意 k 个数据,作为各个聚类的质心,(ps:质心也可以理解为中心的意思),执行步骤二; 步骤二:对每个样本进行分类,将样本划分到最近的质心所在...
其具体流程定义如图3-1,流程图如3-2。 图3-1 k-means算法流程 图3-2 k-means算法流程图 4. Sklearn代码解读之k-means聚类算法 为了更好的理解k-means算法的核心原理,下面将对sklearn库中k-means算法的定义及实现进行解读,k-means属于聚类算法,因此在scikit-learn-main\sklearn\cluster目录下的_kmeans.py...
今天图图来聊聊K-平均算法(k-means clustering)——一种流行于数据挖掘领域的聚类分析方法。 1. 聚类与K-means 1.1 分类与聚类 分类问题是机器学习中最常见的一类问题(还有回归与聚类等问题),其目标为确定一个事物所属的类别。例如,当我们要判定一个水果是西瓜、苹果,还是橘子时,可以先给一些各种类型的水果(贴好...
K-means均值聚类流程图 k-means 聚类 数学建模 流程图 人工智能 作者其他创作 大纲/内容 选取K个数据点为聚类中心 开始 无 结束 聚类中心以最小距离聚类 计算数据点之间距离 有 有无元素移动 选定K个聚类中心 收藏 立即使用 K-means均值聚类流程图 收藏 立即使用 众包平台流程图 笑忘 职业:暂无 ...
1.算法描述 K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使
1.2K-Means算法 在众多基于划分方法的聚类算法中,K-Means算法是最著名和最常用的算法之一。K-Means算法以k为输入参数,将给定的n个对象,划分为k个簇,使得簇内的对象相似度高,而不同簇内的对象的相似度低。 K-Means 算法的主要流程如下: (1)在给定的n个对象中,随机选取k个对象,作为每一个簇的初始均值(中心...
Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...