K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
一种常见的优化方法是采用最大距离法,如:首先选取数据集中距离最大的两个点作为初始聚类中心,将剩余数据对象依据到聚类中心点距离的远近分配到相应的簇中,并更新聚类中心,然后继续寻找与聚类中心距离最远的点作为下一个中心点…… 与此类似地还有K-Means++,它是传统K-Means的改良版,同样是基于最大距离,这里结合...
K-Means 是一种广泛使用的聚类算法,主要因其简单、高效,适用于大规模数据处理。它通过优化簇内距离来形成相对均匀的簇,适合于许多实际应用中的基本聚类需求。 K-Means聚类算法的简述 K-Means 是一个无监督学习算法,它的目标是将 n 个观测值划分到 k 个簇中,使得每个观测值属于离它最近的簇中心(质心),从而使...
K-means 的本质是基于欧式距离的数据划分算法,均值和方差大的维度将对数据的聚类产生决定性影响。所以未做归一化处理和统一单位的数据是无法直接参与运算和比较的。常见的数据预处理方式有:数据归一化,数据标准化。 此外,离群点或者噪声数据会对均值产生较大的影响,导致中心偏移,因此我们还需要对数据进行异常点检测。
在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好的K，找出K个最优的质心，并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。具体过程可以总结如下：a.首先随机选取样本中的K个点作为聚类中心；b.分别算出样本中其他样本距离这K个聚类中心的距离，并把...
K-means聚类算法 聚类是指将数据划分成多个组的任务,每一个组都叫做簇。聚类的目标就是要划分数据,使得每一个组里面的元素非常相似,但不同组里面的数据又非常不同,简单来说就是叫分类。我们通过聚类可以很方便地让我们对数据进行处理,把相似的数据分成一类,从而可以使得...
聚类指的是把集合,分组成多个类,每个类中的对象都是彼此相似的。K-means是聚类中最常用的方法之一,它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。 在使用该方法前,要注意(1)对数据异常值的处理;(2)对数据标准化处理(x-min(x))/(max(x)-min(x));(3)每一个类别的数量要大体均等;(4)不同类别间的...
1 数据准备 importpandas as pd df= pd.read_csv('data.csv')#使用最后两列作为分群依据x = df.iloc[:,3:].values 2 创建 KMeans 模型,进行聚类【核心代码】 #导包fromsklearn.clusterimportKMeans#模型创建kmeans_model = KMeans(n_clusters=5, init='k-means++', random_state= 11)#进行聚类处理...
kmeans, k-均值聚类算法,能够实现发现数据集的 k 个簇的算法,每个簇通过其质心来描述。 kmeans步骤: (1)随机找 k 个点作为质心(种子); (2)计算其他点到这 k 个种子的距离,选择最近的那个作为该点的类别; (3)更新各类的质心,迭代到质心的不变为止。
k-means属于无监督学习算法,无监督算法的内涵是观察无标签数据集自动发现隐藏结构和层次,在无标签数据中寻找隐藏规律。 聚类模型在数据分析当中的应用:既可以作为一个单独过程,用于寻找数据内在规律,也可以作为分类等其他分析任务的前置探索。 例如我们想探寻我们产品站内都有哪些社交行为群体,刚开始拍脑门想可能并不会...