k-means++能智能的选择初始聚类中心进行k均值聚类,加快收敛速度;random则是从数据中随机的选择k个观测值作为初始的聚类中心;也可以传递给init一个数组作为初始化的聚类中心,则这个数组的结构应该是(n_clusters, n_features),后附代码则是利用数组进行初始化。 3.n_init : int, default: 10,表示K-means算法选择...
第二个参数是k类,得到的结果是二维的,所以加一个下划线表示不取第二个值,第一个值为得到的聚类中心,第二个值为损失centroids,_=kmeans(whiten,2)#使用vq函数根据聚类中心将数据进行分类,输出的结果为二维,第一个结果为分类的
初始化簇中心常用的选取方法是从数据集中随机选取K个数据作为簇中心。 但是这种随机初始化簇中心导致了KMeans的缺点:聚类的结果不够稳定。 可以使用KMeans++来改进初始簇中心的选择。 2. 常用的距离度量 常用的距离度量可以使用欧氏距离: 点x到点y的距离 3. 聚类效果的衡量 SSE 在KMeans中,可以使用误差平方和( ...
接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类具体应用; 最后,对K-means进行总结,指出K-means的优缺点,K-means的改...
2. 引用Python库将样本分为两类(k=2),并绘制散点图: #只需将X修改即可进行其他聚类分析import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans kemans=KMeans(n_clusters=2) result=kemans.fit_predict(X) #训练及预测 print(result) #分类结果 ...
Premium In this post, we will provide an example of the implementation of theK-Meansalgorithm in python. This K-Means algorithm python example consists of clustering a dataset that contains information of all the stocks that compose the Standard & Poor Index. ...
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...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 ...
K-means算法是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,其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。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。 最终的k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。
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: ...