图a表示初始的数据集,在图b中随机找到两个类别质心,接着执行上述的步骤二,得到图c的两个集群,但此时明显不符合我们的要求,因此需要进行步骤三,得到新的类别质心(图d),重复的进行多次迭代(如图e和f),直到达到不错的结果。 三、K-means算法的数学表达 K-means 算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其目标是将个...
简单来说,假设有一堆点杂糅在一起,想要将其中的不同类型的点区分开来归类,就可以使用K-means算法来简单实现。 图a中有一堆随机的杂糅在一起的点阵,图b中我们随机选择了两个质心(即画叉叉的位置),然后在图c中分别求点阵中所有点到这两个叉叉的距离,记录下每个点距离哪个叉叉最近,对应的叉叉是什么颜色(即将这个...
K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clustering)是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇(cluster)”)算法中的一种,也是最常用的聚类算法。K表示类别数,Means表示均值。K-means主要思想是在给定K值和若干样本(点)的情况下,把每个样本(点)分到离其最近的类簇中心点所代表...
K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。一、商业领域的多种应用场景 1. **客户细分**：在市场营销领域，K-均值聚类可以用于客户细分，将客户根据购买...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。 算法原理 随机...
2. Kmeans算法详解 2.1 经典Kmeans算法 2.2 改进型Kmeans算法 3. Kmeans算法在推荐系统中的应用 3.1 ANN近邻检索 1. 简介 Kmeans算法是无监督学习中的经典算法。在推荐系统中也有广泛的应用。 2. Kmeans算法详解 2.1 经典Kmeans算法 /*** @File : kmeans.h* @Author : Shard Zhang* @Date : 2023/9...
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：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，第一簇：{A，B}；第二簇：{C，D...
plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=labels)plt.scatter(centers[:,0],centers[:,1],marker='x')plt.show() 输出与解释 在这个简单的例子中,KMeans算法将客户分为两个集群。通过可视化结果,我们可以看到集群中心点(标记为'x')分别位于不同的年龄和购买频率区域。
break centroids = new_centroids return labels, centroids# 运行 k-means 算法k = 3labels, centroids = kmeans(data, k)# 数据可视化plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis', marker='o')plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', marker='x'...