本次实验我们使用Python语言编写了实现Kmeans算法的代码,并在自己定义的数据集上进行了实验,下面是我的实验心得: 1. Kmeans算法需要确定聚类的数量K,不同的K值会得到不同的聚类结果,因此在实验中需要尝试不同的K值,并选择最优的聚类结果。 2.初始聚类中心的选择对于聚类结果的影响很大,如果初始聚类中心选取不好,...
kmeans聚类算法是其中一种最常用的方法之一。在本次实验中,我学习了如何使用kmeans算法对数据进行聚类,并且了解了一些实用技巧。 首先,我学习了如何选择合适的k值。k值代表聚类的数量,因此选择正确的k值非常重要。在实验中,我使用了肘部法则来选择最佳的k值。该方法基于绘制k值与聚类误差之间的图表。然后根据图表中的...
在进行数据分析和数据挖掘时,kmeans聚类算法具有广泛的应用。 在进行kmeans聚类算法实验时,我首先需要确定簇的数量k。一般情况下,我们可以通过观察数据集的特征以及使用肘部法则来确定簇的数量。肘部法则是指我们在k从1开始逐渐增加的过程中,计算每个k值对应的误差平方和(SSE),并绘制出SSE与k的关系图,选择使SSE下降...
在实验中,我使用Python语言实现了kmeans聚类算法,并对其进行了测试和分析。 我使用Python中的sklearn库中的make_blobs函数生成了一个随机数据集,该数据集包含了1000个样本和4个特征。然后,我使用kmeans算法对该数据集进行了聚类,将其分成了4个类别。通过可视化的方式,我发现kmeans算法能够很好地将数据集分成4个类别...
K-means聚类是一种无监督学习方法,旨在将数据集划分为K个集群,使得同一集群内的数据点尽可能相似,不同集群的数据点尽可能不同。 实验步骤如下: 1. 数据准备:选择合适的数据集,可以是二维平面上的点集、图像分割、文本聚类等。本实验中,我们采用了二维平面上的随机点集作为示例数据。 2. 初始化:随机选择K个...
在实验中,我使用Python编程语言实现了K-means聚类算法,并使用matplotlib库绘制了聚类结果的散点图。实验中设置聚类的类别数k为3,迭代次数上限为100。 三、实验结果及分析 执行K-means聚类算法后,得到了如下图所示的聚类结果: [图1聚类结果图] 根据聚类结果可以看出,三个类别的样本点被分别用不同的颜色表示,并且通...
K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,...
1.基础Kmeans算法. Kmeans算法的属于基础的聚类算法,它的核心思想是: 从初始的数据点集合,不断纳入新的点,然后再从新计算集合的“中心”,再以改点为初始点重新纳入新的点到集合,在计算”中心”,依次往复,直到这些集合不再都不能再纳入新的数据为止. ...
kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘。
K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 1. 算法 1.1. 算法步骤 1.2. 复杂度 2. 优缺点 优点: 容易理解,聚类效果不错,虽然是局部最优, 但往往局部最优就够了; 处理大数据集的时候,该算法可以保证较好的伸缩性; ...