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均值聚类 原文www.devean.cn/zh/blog/2023/machine-learning-k-means-clustering/ 概述 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: ...
#Random initializationfori=1toM{RandomlyinitializeK-means# K-means is the function about K-means algorithmRunK-meansandGetc(1),...,c(m),mu(1),...,mu(K)ComputecostfunctionJ(c(1),...,c(m),mu(1),...,mu(K))}SelectclusteringthatgivelowestcostJ 其中代价函数(cost function/ distortion ...
K-Means代码实现 1. 引入依赖 1import numpy as np2import matplotlib.pyplot as plt34# 从sklearn中直接生成聚类数据5from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobsmake_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这...
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。 唔仄lo咚锵 2022/10/04 2.4K0 6个常用的聚类评价指标 聚类算法对象函数数据算法 评估聚类结果的有效性,即聚类评估或验证,对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中...
https://github.com/yangbo981205/k-means-clustering.git k-means 是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本...
Chowdam Sreedhar, Nagulapally Kasiviswanath and Pakanti Chenna Reddy, "Clustering large datasets using K‑means modified inter and intra clustering (KM‑I2C) in Hadoop", Journal of Big Data, Springer, Volume 4, Issue 27, Pages 2017...
plt.title('Parallel Coordinates Plot of Iris Dataset after K-Means Clustering') plt.show() parallel_iris.png 在此图中,你会注意到不同颜色的线表示不同的聚类。如果某个特征对于某个群集有显著的值,你会在该特征上看到这个群集的线与其他线有明显的分离。
Kmeans聚类算法为一般的无监督的数据挖掘算法,它是在没有给定结果值的情况下,对于这类数据进行建模。聚类算法的目的就是根据已知的数据,将相似度较高的样本集中到各自的簇中。 Kmeans聚类思想 Kmeans就是不断的计算各样本点与簇中心之间的距离,直到收敛为止,大致分为以下4个步骤: ...
基于sklearn的K-Means算法使用 产生数据集 首先的首先,我们需要一个数据集,这里我们使用sklearn中的make_blobs来生成各向同性高斯团簇。然后再将数据进行画图: importmatplotlib.pyplotaspltimportsklearn.datasetsasdsimportmatplotlib.colors# 数据集的个数data_num =1000# k值,同时也是生成数据集的中心点k_num =4# ...