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...
3.广泛应用:K-means可以用于各种数据聚类问题,并且在市场细分、社交网络分析、图像压缩等领域有广泛应用。 4.易于解释:K-means产生的聚类结果比较容易解释,因为每个簇都有一个中心,可以通过分析中心的特征来解释簇的特性。 5.可扩展性:K-means算法可以扩展以用于大规模数据集,比如使用MiniBatch K-means的变体。 2...
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...
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...
以下是K-Means聚类算法的数据处理流程: 1.数据预处理 数据清洗:检查数据中是否存在缺失值、异常值或重复值,并进行相应的处理。 数据标准化:将数据进行标准化处理,使得不同特征之间具有可比性。 特征选择:选择与聚类任务相关的特征,以提高聚类效果。 2.选择聚类数K 可以通过肘部法则(Elbow Method)或轮廓系数(...
聚类算法KMeans 1. 算法 1.1. 算法步骤 1.2. 复杂度 2. 优缺点 3. 算法调优 & 改进 3.1. 数据预处理 3.2. 合理选择 K 值 3.3. 采用核函数 3.4. K-Means++ 3.5. KMeans代码 3.6. ISODATA 4. 收敛证明 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。
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...
make_blobs:用于生成聚类算法的测试数据集。 KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。 2. 生成示例数据 X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,n_features=2,cluster_std=0.60,random_state=0) ...
kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少,处理大数据,kmeans优势极为突出.。 对博客数据进行聚类,实验测试了: 层次聚类的列聚类(单词聚类)几乎要上1小时,而kmeans对列聚类只需要迭代4次!! 快速极多。 如图:包含两个聚类的kmean聚类过程: 总思路: 将所有要聚类的博客,全部用word表示成一个向量,即每篇博客都是...
K-means算法: 这个算法的输入是: 1:点的数据(这里并不一定指的是坐标,其实可以说是向量) 2:K,聚类中心的个数(即要把这一堆数据分成几组) 所以,在处理之前,你先要决定将要把这一堆数据分成几组,即聚成几类。但并不是在所有情况下,你都事先就能知道需要把数据聚成几类的。但这也并不意味着使用k-means...