K-means方法是一种非监督学习的算法,它解决的是聚类问题 二、算法简介 K-means方法是聚类中的经典算法,数据挖掘十大经典算法之一;算法接受参数k,然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足聚类中的对象相似度较高,而不同聚类中的对象相似度较小。 K-Means算法是聚类中的基础算法,也是无...
def kmeans(X, k, max_iters=100, tol=1e-4): """ Perform K-means clustering. Parameters: - X: numpy.ndarray, the data points to cluster. - k: int, number of clusters. - max_iters: int, maximum number of iterations. - tol: float, tolerance to declare convergence. Returns: - cen...
KMeans迭代示意图 优化目标 KMeans 在进行类别划分过程及最终结果,始终追求"簇内差异小,簇间差异大",其中差异由样本点到其所在簇的质心的距离衡量。在KNN算法学习中,我们学习到多种常见的距离 --- 欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离。 在sklearn中的KMeans使用欧几里得距离:d(x,μ)= ⎷n∑i=1(xi−μi...
plt.xlabel('number of clusters') plt.ylabel('distortions') plt.show() 从图中可看出,k取3合适。 五、python做K-Means 继续使用上例中导入的数据。 #训练聚类模型fromsklearnimportmetrics model_kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0)#建立模型对象model_kmeans.fit(x)#训练聚类模型y_pre=model_...
K-means算法介绍 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为中心点; ...
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 工作原理 从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似...
K-means 是我们最常用的基于距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 算法 1.1 牧师-村民模型 K-means 有一个著名的解释:牧师—村民模型: 有四个牧师去郊区布道,一开始牧师们随意选了几个布道点,并且把这几个布道点的情况公告给了郊区所有的村民,于是每个村民到离自己家最近的布道点去听课。
kmeans算法步骤第一步 - 随机选择 K 个点作为点的聚类中心,这表示我们要将数据分为 K 类。...第二步 - 遍历所有的点 P, 算出 P 到每个聚类中心的距离,将 P 放到最近的聚类中心的点集中。遍历结束后我们将得到 K 个点集。...第三步 - 遍历每一个点集,算出每一个点集的中
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K-means指纹定位是在原指纹定位算法的基础上,先对指纹库进行聚类分析,再通过匹配算法估计待测点位置的一种算法。即离线阶段,构建指纹库后,通过K-means聚类根据特征参数将指纹库划分为k个子库;匹配阶段,首先比较待测点与各聚类中心的相似程度,选取距离最短的聚类中心所在的子库,再将其与待测点匹配估计最终坐标。具...