干货|机器学习:Python实现聚类算法之K-Means 1.简介 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。 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k...
对初始聚类中心敏感: K-means对初始聚类中心的选择敏感,不同的初始点可能导致不同的聚类结果,因此需要采用一些启发式方法或多次运行以选择最优结果。 假设簇为凸形: K-means假设簇为凸形,对于不规则形状的簇效果较差,容易产生误差。 不适用于非球形簇: 由于K-means使用欧氏距离作为相似性度量,因此对于非球形簇的...
1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
实验数据显示,在UCI机器学习仓库中的Iris数据集上,采用“elkan”模式配合“k-means++”初始化,相较于随机初始化,轮廓系数平均提升0.12,收敛迭代次数减少3-5次。 对于特殊数据结构如非欧氏空间的距离计算,algorithm参数的选择需要格外谨慎。在处理余弦相似度聚类任务时,由于三角不等式的适用性发生变化,“elkan”模式可能...
首先,随机确定k个初始点的质心;然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中,即为每一个点找到距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇;该步完成后,每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。具体算法表示如下:下图展示了K-means聚类算法的支持函数在Python环境下的具体表示: ...
一、KMeans算法的步骤 二、KMeans实现过程中需要注意的地方 1.初始聚类中心的确定 2. 常用的距离度量 3. 聚类效果的衡量 SSE 4.迭代结束条件 5.空簇的处理 三、结果展示 1. 样本的聚类 2. 图片压缩 四、源码链接 五、KMeans++的实现 算法步骤
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内的方差,从而使得同一簇内的数据点更加紧密。 KMeans算法的...
classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,verbose=0,random_state=None,copy_x=True,algorithm='auto') 对于我们来说,常常只需要: sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1.n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。 2.init:初始化类中心的方法(...
基于KMeans聚类的图像区域分割，可以通过以下步骤实现：1. KMeans聚类原理 核心思想：KMeans聚类算法旨在将数据点划分为K个类别，寻找每个类别的中心并最小化其度量。 优点：算法简单易懂，运算速度快。 限制：只能用于连续型数据，且需要在聚类前指定类簇数K。2. KMeans聚类分割灰度图像 步骤： 将...