随机创建不同二维数据集作为训练集,并结合k-means算法将其聚类,你可以尝试分别聚类不同数量的簇,并观察聚类效果: 聚类参数n_cluster传值不同,得到的聚类结果不同 2.2.1流程分析 2.2.2 代码实现 1.创建数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from skl...
compute_centroids(X, idx, 3) 根据上述函数,来构建kmeans函数实现K-means聚类算法。然后根据得到的每个变量归属类别与质心坐标,进行可视化。 def run_k_means(X, initial_centroids, max_iters): m, n = X.shape k = initial_centroids.shape[0] idx = np.zeros(m) centroids = initial_centroids for i...
K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体,比如最传统的K-Means算法,在其基础上优化变体方法:包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化MiniBatchK-Means算法。 1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很简单,...
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: 时间复杂度:上限为O(tKmn),下限为Ω(Kmn)其中,t为迭代次数,K为簇的数目,m为记录数,n为维数 空间复杂度:O((m+K)n),其中,K...
Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法,给定聚类的数目N,Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心,从而将样本数据分为N个类别。下面简要介绍Kmeans聚类原理,并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。 一、Kmeans原理 1. 输入:一组数据data,设定需要聚类的类别数目ClusterCnt,设定迭代次数IterCnt,以及迭代截止精度eps ...
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...
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,则聚类效果不佳。
K-Means详解 1. K-Means的工作原理 作为聚类算法的典型代表，K-Means可以说是最简单的聚类算法，那它的聚类工作原理是什么呢？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...
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。
02 KMeans理论和算法实现 聚类是一种无监督学习的方法,所谓“无监督”,就是指参与训练的样本没有标签。 KMeans聚类算法过程如下: 1. 对于一组数据集,随机选取k个点作为质心,将数据集中的点归为离其最近的质心一簇,此时数据集被划分为k个簇; 2. 对这k个簇,重新计算各簇的质心(均值); ...