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...
K-means算法进行到这里,我们似乎已经得出了聚类的质心,但是不要忘记了我们的算法采取的是随机初始化k个簇的质心的方法,这样的话聚类效果可能会陷入局部最优解的情况,这样虽然有效果,但不如全局最优解的效果好。因此接下来的二分K--means算法就是针对这一问题所采取的相应的后处理,使算法跳出局部最优解,达到全局...
下面介绍一种利用上面划分簇的技术所改善的K-means算法。 二分K-Means算法 二分K-means算法是一种能够解决算法收敛到局部最小值的算法,算法思想是:首先将所有的点作为一个簇,然后分成2个,接下来,在其中选择一个簇进行划分,具体选择哪个, 要根据选择划分的簇能够使总损失降低程度最大的那个,此时簇被分为3个,然...
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[...
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 ...
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的代价函数变化情况: 可以看出,K-medoids在应付含有脏数据的数据集时有着更为稳定的性能表现。 Python 在Python中关于K-medoids的第三方算法实在是够冷门,经过笔者一番查找,终于在一个久无人维护的第三方模块pyclust中找到了对应的方法KMedoids(),若要对制定的数据进行聚类,使用格式如下: KMedoids(n_cluste...
K-means是聚类算法中的一种,由于其原理简单,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、模式识别等领域有着广泛的应用。 本文先引出K-means的基础概念,比如:闵可夫斯基距离、曼哈顿距离、欧氏距离等;接着介绍K-means的原理,重点阐述了如何确定K值、如何选取初始中心点等;然后介绍K-means的Python实现、K-means的Sklearn实现、...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
「机器学习项目实战」Python实现聚类(Kmeans)分析客户分组 说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需项目，可关注留言。想了解更多精彩内容，快来关注张陈亚 1.问题定义 在日常银行、电商等公司中，随着时间的推移，都会积累一些客户的数据。在当前的大数据时代、人工智能时代，数据就是无...