中心点的距离34centroids =createCent(dataSet, k)35clusterChanged = True#用来判断聚类是否已经收敛36whileclusterChanged:37clusterChanged =False;38foriinrange(m):#把每一个数据点划分到离它最近的中心点39minDist = inf; minIndex = -1;40forjinrange(k):41distJI =distMeans(centroids[j,:], dataSet[...
干货|机器学习:Python实现聚类算法之K-Means 1.简介 K-means算法是最为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。 K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。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。 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k...
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: ...
K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有着举足轻重的地位。 提到无监督学习,不同于前面介绍的有监督学习,无监督学习的数据没有对应的数据标签,我们只能从输入X中去进行一些知识发现或者预处理。
K-Means 聚类 K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
一、K-means基础 1、聚类 2、相似度 3、距离 二、K-means原理 1、K-means原理 2、K-means算法 3、如何确定K值? 4、如何选取初始中心点? 三、K-means应用 1、K-means的Python实现 2、K-means的Sklearn实现 3、泰坦尼克号的聚类 四、K-means总结 ...
一文读懂层次聚类(Python代码) 本篇和大家介绍下层次聚类,先通过一个简单的例子介绍它的基本理论,然后再用一个实战案例 Python 代码实现聚类效果。 首先要说,聚类属于机器学习的无监督学习,而且也分很多种方法,比如大家熟知的有 K-means 。层次聚类也是聚类中的一种,也很常用。下面我先简单回顾一下 K-means 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...
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 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-s...
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...