1. K-means聚类能够有效地将数据点划分为不同的集群。通过不断迭代,聚类中心逐渐趋于稳定,同一集群内的数据点逐渐聚集在一起。 2. 在实验中,我们发现初始聚类中心的选择对最终的聚类结果有一定影响。为了获得更好的聚类效果,可以采用多种初始聚类中心并选择最优结果。 3. 对于非凸数据集,K-means算法可能会陷入局...
2.1 Mini Batch K-Means; Mini Batch K-Means思想核心: 在求解稳定的聚类中心时,每次随机抽取一批数据,然后进行Kmean计算,然后直至中心点稳定之后,在将所有的数据依据这些中心点进行分类,从而达到和KMeans一样的效果,同时有大大的减少了中间的计算量. 应用的范围: 在面对巨大的数据量时,可以考虑使用这种思路....
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...
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...
sklearn KMeans聚类算法(总结) 基本原理 Kmeans是无监督学习的代表,没有所谓的Y。主要目的是分类,分类的依据就是样本之间的距离。比如要分为K类。步骤是: 随机选取K个点。 计算每个点到K个质心的距离,分成K个簇。 计算K个簇样本的平均值作新的质心
1、 问题描述及实验要求 K-means算法对data中数据进行聚类分析 (1)算法原理描述 (2)算法结构 (3)写出K-means具体功能函数(不能直接调用sklearn.cluster(Means)功能函数)具体函数功能中返回值包括 数据类标签,累中心,输入包括:数据,类别数 (4)可视化画图,不同类数据采用不同颜色 ...
KMeans算法是聚类中最常用最普遍的一种算法,该算法最大的特点就是简单,易于理解,运算速度快。 首先输入一个合适的k值,即希望将数据集分成k个分组。 从数据集中随机选择k个数据点作为质心 对集合中的每个点,计算与质心的距离(欧式距离法),离哪个质心最近,就属于哪个分组。
k-means算法是非监督聚类最常用的一种方法,因其算法简单和很好的适用于大样本数据,广泛应用于不同领域,本文详细总结了k-means聚类算法原理 。 目录 1. k-means聚类算法原理 2. k-means聚类算法步骤 3. k-means++聚类优化算法 4. 小批量处理的k-means聚类算法 ...