k-means其实包含两层内容: K : 初始中心点个数(计划聚类数) means:求中心点到其他数据点距离的平均值 3.1k-means聚类步骤 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 3、接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每个...
参数n_clusters(即聚成几类,K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心)def__init__(self,n_clusters=6,max_iter=300,centroids=[]):self.n_clusters=n_clustersself.max_iter=max_iterself.centroids=np.array(centroids,dtype=float)#数组转换为矩阵#训练模型方法,K-Means聚类...
一.K-Means算法的实现思路 1.1 初始化K个中心点 对于最初的k个中心结点的选取,采用的是随机选取的方式,首先是定义一个索引列表,然后根据文档的数量来生成随机数,当随机生成的索引不在索引列表中时将其添加到索引数组中去直至找齐k个中心结点的索引为止,然后利用索引去文档中找出对应的k个中心点,代码实现如下: ...
从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心,由这个中心代表各个聚类 计算数据中所有的点到这k个点的距离,将点归到离其最近的聚类里 调整聚类中心,即将聚类的中心移动到聚类的几何中心(即平均值)处,也就是k-means中的mean的含义 重复第2步直到聚类的中心不再移动,此时算法收敛 最后kmeans算法时间、空间复杂度是: ...
kmeans实现逻辑：需要输入待聚类的数据和欲聚类簇数k 1.随机生成k个初始点作为质心 2.将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中 3.对每个簇的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变 k是聚类个数，可以根据我们的经验给数值，也可以通过程序初步预测k设置为多少对聚类最准确。本...
（1）K-Means算法的优点 原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快；聚类效果较优，算法的可解释度比较强。（2）K-Means算法的缺点 K值的选取不好把握；对于不是凸的数据集比较难收敛；如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳；采用迭代方法，得到...
K-Means的主要优点有: 原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 聚类效果较优。 算法的可解释度比较强。 主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 K-Means的主要缺点有: K值的选取不好把握 对于不是凸的数据集比较难收敛 如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类...
K-means:这是最常见的聚类算法之一,用于将数据分成预定义数量的簇。 层次聚类:通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。 DBSCAN:一种基于密度的聚类算法,能够识别任意形状的簇,同时对噪声和离群点具有较好的鲁棒性。
2.1 Kmeans++原理 K m e a n s + + Kmeans++ Kmeans++在初始化簇中心时的方法总结成一句话就是:**逐个选取 k k k个簇中心,且离其它簇中心越远的样本点越有可能被选为下一个簇中心。**其具体做法如下: ①从数据集 X \mathcal{X} X中随机(均匀分布)选取一个样本点作为第一个初始聚类中心 c i...
(1)随机选取一个样本点作为第一个聚类中心 (2)计算每个样本点与当前已有聚类中心的最短距离,即: 则某样本点选为下一个簇中心的概率为 python实现K-means 在scikit-learn中的KMeans类实现了这一算法,下面我们来简单介绍一下Kmeans类的主要参数及方法: ...