文章首发:xmoon.info 图像分割是将图片将相似的部分分割成相同的块 Gestalt理论 解释物体分割的底层原理 将同一个东西群组在一起,集合中的元素可以具有由关系产生的属性 Gestalt中常见的一些分组的情况 现实生活中的分组现象 将这种思想转化为算法 K-Means聚类 主要思想:
K-means聚类算法的性能受到数据集特征尺度差异的影响。因此,数据预处理方法如归一化和标准化常被用于将数据特征尺度调整到合适的范围内,以提高K-means聚类算法的性能。 二、归一化 归一化是指将数值特征缩放到一个固定的范围内,比如[0, 1]或[-1, 1]。其中最常用的归一化方法是将特征值减去最小值,然后除以特征...
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....
横坐标为不同的K值,纵坐标为样本点到聚类中心的距离总和。 K-means是一种启发式的聚类算法,通过迭代的方式来求解,在初次迭代时,随机选择两个样本点作为聚类的中心点,这样的中心点也叫做质心centroids,然后不断循环重复如下两个过程 1. cluster assignment,计算样本与聚类中心点的距离,选择距离近的中心点作为该样本的...
K-means 的本质是基于欧式距离的数据划分算法,均值和方差大的维度将对数据的聚类产生决定性影响。所以未做归一化处理和统一单位的数据是无法直接参与运算和比较的。常见的数据预处理方式有:数据归一化,数据标准化。 此外,离群点或者噪声数据会对均值产生较大的影响,导致中心偏移,因此我们还需要对数据进行异常点检测。
4. kmeans聚类应用场景 异常识别,客户分群 对于客户分群的应用 ,变量转换有两种: 4.1归一化:中心标准化,极差标准化。不改变数据分布形态 4.2分布转换:百分位秩,tukey正态分布打分,变量取自然对数。会改变数据分布形态 5. kmeans聚类结果展示 1.为每一个类取名字 ...
简介:【Python机器学习】Sklearn库中Kmeans类、超参数K值确定、特征归一化的讲解(图文解释) 一、局部最优解 采用随机产生初始簇中心 的方法,可能会出现运行 结果不一致的情况。这是 因为不同的初始簇中心使 得算法可能收敛到不同的 局部极小值。 不能收敛到全局最小值,是最优化计算中常常遇到的问题。有一类称...
.select("cust_id","feature").cache() // 归一成"feature" 一列 3.确定K值 //使用Kmeans算法进行分组//计算根据不同的质心点计算所有的距离//记录不同质心点距离的集合val disList:ListBuffer[Double]=ListBuffer[Double]()for(i<-2 to 40){ // 计划K从2取到40 ...
第一步:数据归一化、离群点处理后,随机选择k个聚类质心,k的选择下一节详细讲;第二步:所有数据点关联划分到离自己最近的质心,并以此为基础划分聚类;第三步:将质点移动到当前划分聚类包含所有数据点的中心(means); 重复第二步、第三步n次,直到所有点到其所属聚类质心的距离平方和最小。
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...