K-means聚类也称为快速聚类法,是无监督学习中最常见的一种,它适合样本量较大的数据集,要求参与聚类的指标变量为定量数据,用于对样本进行分类处理。 K-means聚类的K指的是聚类的类别个数,可以根据行业知识、经验来自行给定,也可以遍历多个聚类方案进行优选探究,比如说在3～6类之间进行遍历,即依次选择聚为3类、4类...
'k-means++'聚类算法是在KMeans算法基础上,针对迭代次数,优化选择初始质心的方法。sklearn.cluster.KMeans 中默认参数为 init='k-means++',其算法原理为在初始化簇中心时,逐个选取 个簇中心,且离其他簇中心越远的样本越有可能被选为下个簇中心。 算法步骤: 从数据即 中随机(均匀分布)选取一个样本点作为第一...
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...
一、聚类分析方法分类 聚类分析方法可分为Q型和R型,如下图: SPSSAU-进阶方法-聚类 SPSSAU-进阶方法-分层聚类 1、K-means聚类 (1)算法原理 K-means算法是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...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。
kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1, algorithm = c(“Hartigan-Wong”, “Lloyd”, “Forgy”, “MacQueen”), trace = FALSE) 1. 2. 其中x为进行聚类分析的数据集; centers为预设类别数k; iter.max为迭代的最大值,且默认值为10; nstart为选择随机起始中心点的次数,默认取1;而参数alg...
最终的聚类结果,如下图: 如何使用 sklearn 中的 K-Means 算法 # coding: utf-8 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import preprocessing import pandas as pd import numpy as np # 输入数据 #np.random.seed(1234) #不加随机数种子,每次聚类结果都不一样 ...
三,K-means聚类示例 图a表达了初始的数据集,假设k=2。 图b,我们随机选择了两个类所对应的类别质心,即图中的红色质心和蓝色质心,然后分别求样本中所有点到这两个质心的距离,并标记每个样本的类别为与该样本距离最小的质心的类别。
K均值算法(K-means)聚类 聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中。 K-Means算法是一种聚类分析(cluster analysis)的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到,在图的左边有一些点...