K-means的损失函数为数据点与数据点所在的聚类中心之间的距离的平方和,也就是: 其中μ为数据点所在的类别的聚类中心,我们期望最小化损失,从而找到最佳的聚类中心和数据所属的类别。 2.1 陷入局部最小值问题及改进 然而,上面说到,在K-means算法的第一步是随机选取k个位置作为聚类中心,这可能就会导致,不同的初始...
轮廓系数的代码实现 fromsklearn.metricsimportsilhouette_score# 轮廓系数法确定最佳K值silhouette_scores=[]# 用于存放每个K值的轮廓系数forkinrange(2,11):# K值从2开始kmeans=KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(train_x)score=silhouette_score(train_x,kmeans.labels_)# 计算轮廓系数silhouette_scores.append(sco...
plt.title('Elbow Method') plt.xlabel('Number of clusters') plt.ylabel('WCSS') plt.show() 4. 训练KMeans模型 根据选择的K值,训练KMeans模型,并进行聚类。 kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0) y_kmeans = kmeans.fit_predict(data...
inertia.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, 11), inertia) plt.title('Elbow Method') plt.xlabel('Number of Clusters') plt.ylabel('Inertia') plt.show() 通过肘部法则,我们可以观察到一个拐点,拐点对应的簇数通常是较好的选择。 2. 初始化方式 KMeans算法的初始化可以选择不同的策略,常见的...
在K-means聚类算法中,确定最佳的K值是一个重要且复杂的任务。以下是确定K值的一些常用方法,以及如何通过Python代码实现这些方法: 1. 肘部法则(Elbow Method) 肘部法则通过观察误差平方和(SSE)随K值变化的趋势来确定K值。随着K值的增加,SSE会逐渐减小,但当K值增加到一定程度后,SSE的下降幅度会显著减缓,这个点即为“...
K均值聚类(K-Means)是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据挖掘和模式识别中。其主要功能是将数据集划分成若干个簇,使得同一簇内的数据点相似度较高,而不同簇之间的数据点相似度较低。今天,我们将深入探讨K均值聚类的原理,并以“新闻主题分类”为例,介绍如何利用K均值进行文本数据的聚类分析。
K均值聚类(K-Means Clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据点分成不同的簇,每个簇包含相似的数据点。K均值聚类的主要原理涉及到距离度量和迭代的优化过程。下面是K均值聚类的基本原理以及与之相关的数学基础知识,以及一个Python代码实现案例。
使用KMeans肘部法进行聚类分析的指南 在数据分析和机器学习中,KMeans是一种常用的聚类算法。通过肘部法,我们可以选择最优的聚类个数(K值)。本教程将指导你如何使用Python实现KMeans的肘部法并进行可视化。 流程概览 首先,让我们理清楚整个流程,下面是步骤的展示表格: ...
python代码实现 在实验中我们使用了python中的numpy库 k-means主函数: import numpy as np #欧氏距离计算 def distEclud(x, y): return np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2)) # 计算欧氏距离 # 为给定数据集构建一个包含K个随机质心的集合。 def randCent(dataSet, k): ...