白鲸 聚类算法之K-means weapon BIRCH聚类算法 以下内容来自刘建平Pinard-博客园的学习笔记,总结如下:1 RIRCH聚类算法原理 BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况。它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,… 漫漫成长打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App...
随着循环次数逐渐收敛,不难证第1步随机的初始质心对结果无影响,即使得K-means算法具有普遍适用性。 可以看出,第六次更新后聚类相同,数据收敛。 大家可以尝试修改初始质心,查看结果是否一致。 sklearn库调用 上面手动复现了K-means代码的实现,但其实sklearn库有相应的封装函数,本节介绍其调用。sklearn.cluster.KMeans...
k-means(k-均值)属于聚类算法之一,笼统点说,它的过程是这样的,先设置参数k,通过欧式距离进行计算,从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法,下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念:(1) K值:即要将数据分为几个簇;(2) 质心:可理解为均值,即向量各个维度取...
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...
图1 K-Means算法计算过程 例题: 1. 对于以下数据点,请采用k-means方法进行聚类(手工计算)。假设聚类簇数k=3,初始聚类簇中心分别为数据点2、数据点3、数据点5。 解: 代码语言:javascript 复制 正在进行第1次迭代初始质心为B、C、EAB=2.502785AC=5.830635AE=7.054443DB=3.819911DC=1.071534DE=7.997158因此,第一...
我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应...
kmeans是属于无监督学习的数据聚类算法,根据点与点之间的距离推测每个点属于哪个中心,常用计算距离的方式有:余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离等,本文以欧式距离为例。图1假设每个点的维度是n,即每个点有n个特征维度,计算这些点数据到数据中心A、B、C的距离,从而将每个数据归类到A或B或C。欧式距离公式:假设1...
1 K-Means算法引入 基于相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立...
Kmeans聚类算法 1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
图8. MLib 库目前支持的机器学习算法 k-means 聚类算法 所谓聚类,顾名思义就是将给定的样本根据各个 样本点之间的相似度分成多个群组。k-means 算法属于非监督学习中的一种聚类算法,也是较常用的一种聚类算法,因此,这里我们介绍下 k-means 算法的实现。