import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeans# 生成武侠风格的数据集np.random.seed(42)data_A = np.random.normal(loc=[1, 1], scale=0.2, size=(50, 2))data_B = np.random.normal(loc=[5, 5], scale=0.2, size=(50, 2))data_C = np.random....
K-Means的主要局限性包括对初始质心选择敏感、对噪声和异常值较为敏感、只能处理球形簇等。针对这些问题,可以采取诸如数据预处理、使用 K-Means++ 初始化等策略来改善算法性能。 8. K-Means算法的变体与改进 8.1 K-Means++算法介绍 K-Means++ 是对传统 K-Means 算法的一项重要改进,通过一种特定的概率方法来选择...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
使用KMeans,仅需几分钟或几小时即可完成聚类,而更复杂的算法可能需要更长的时间。 算法简单易于实现 定义:KMeans算法本身相对简单,容易编码和实现。 例子:如我们在前面的案例实战部分所示,仅需几十行Python代码即可实现KMeans算法,这对于初学者和研究人员都是非常友好的。 缺点 需要预设K值 定义:KMeans算法需要预先设...
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。具体过程可以...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: ...
K-means 是我们最常用的基于距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 算法 1.1 牧师-村民模型 K-means 有一个著名的解释:牧师—村民模型: 有四个牧师去郊区布道,一开始牧师们随意选了几个布道点,并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民,于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。
K-means是一种无监督学习算法,用于对数据进行聚类。该算法将数据集分为K个簇,每个簇包含最接近其质心的数据点。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间,并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。它是一种迭代算法,通过将每个数据点分配到最近的质心并计算新的质心来迭代地改进簇的质量...
K-Means 是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。 它能做什么 市场细分: 识别具有相似属性的潜在客户群体。 图像分析: 图像压缩和图像分割中的像素聚类。
简单来说,Kmeans 算法就是通过不断地调整簇的中心点,并将数据点指派到距离它最近的中心点所在的簇,来逐步将数据划分成若干个簇。 常见目标函数: 2.2算法步骤 算法执行步骤如下: 选取K个点做为初始聚集的簇心(也可选择非样本点); 分别计算每个样本点到 K个簇核心的距离(这里的距离一般取欧氏距离或余弦距离),...