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...
【机器学习】Kmeans聚类算法 一、聚类简介 Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。 聚类算法可以大致分为传...
1.简单易懂:K-means算法原理简单,容易理解和实现,对于初学者来说,它是入门聚类分析的一个很好的选择。 2.计算效率高:K-means的时间复杂度大致是线性的(O(n)),这使得它在处理大数据集时比较有效率。 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....
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...
1.k-means聚类 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类是建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是最著名的划分聚类算法,是一种迭代求解的聚类分析算法。由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法...
聚类平方误差总和 inertia = model.inertia_#获取SSEprint("计算得到聚类平方误差总和为",inertia) #最后再看一下我们的样本聚类后的效果吧:#绘制K-Means结果#取出每个簇的样本x0 = X[label_pred ==0] x1 = X[label_pred ==1] x2 = X[label_pred ==2]#分别绘出各个簇的样本plt.scatter(x0["sepal...
1K-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地...
k-means聚类的计算公式 K-Means聚类算法的计算公式为: 1.随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)。 2.分别计算每个数据点到k个种子点的距离,离哪个种子点最近,就属于哪类。 3.重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值)。 4.重复2、3步,直到种子点坐标不变...
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。