重复2、3直至K个初始簇中心被选出 执行KMeans算法的后续步骤 代码的重点实现主要是如何选取D(x)较大的样本。 一种实现方法是计算所有样本的D(x)总和(记作sum(D(x))),然后随机选取0 到 sum(D(x))之间的一个数(记作 randDis),再计算RandDis−=D(x),直至RandDis<=0,选取D(x)对应的样本点作为簇中...
无法处理噪声和异常值: K-means对噪声和异常值敏感,可能影响聚类结果的准确性,尤其是在存在离群点的情况下。 综合而言,K-means算法在处理大规模、简单结构的数据集上表现优越,但在处理复杂、非凸形状或含有噪声的数据集时存在一些限制。在选择使用K-means时,需要根据具体应用场景权衡其优缺点。 二、K-means方法算...
k-means算法属于无监督学习的一种聚类算法,其目的为:在不知数据所属类别及类别数量的前提下,依据数据自身所暗含的特点对数据进行聚类。对于聚类过程中类别数量k的选取,需要一定的先验知识,也可根据“类内间距小,类间间距大“(一种聚类算法的理想情况)为目标进行实现。 2.k-means原理介绍 k-means算法以数据间的距...
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-ser...
dist函数用于实现欧式距离计算。 步骤3 新的聚集出来之后,计算每个聚集的新中心点 ci=avg(∑xi∈Sixi)ci=avg(∑xi∈Sixi) Si表示归属于第i个中心点的数据。 步骤4 迭代步骤2和步骤3,直至满足退出条件(中心点不再变化) Python代码实现 本代码参考了https://mubaris.com/posts/kmeans-clustering/这篇博客...
一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内的方差,从而使得同一簇内的数据点更加紧密。 KMeans算法的...
它是通过 MiniBatchKMeans 类实现的,要优化的主配置是“ n _ clusters ”超参数,设置为数据中估计...
K-means核心思想:最小化所有样本到所属类别中心的欧式距离和,采用迭代的方式实现收敛。 K-means算法的具体步骤如下: 2.3算法优缺点 K-Means的主要优点有: 1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。
K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低。 K-menas的优缺点: 优点: 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 ...
K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低。 K-menas的优缺点: 优点: 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 ...