kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
K-means是基于样本集合划分的聚类算法,是一种无监督学习。 K-means原理 K-means是怎么判断类别的,又是怎么判断相似的? K-means是怎么判断类别的,又是怎么判断相似的? 通过K-means算法原理,可知K-means的本质是物以类聚。 2.2. K-means算法 K-means聚类算法的主要步骤: 第一步:初始化聚类中心; 第二步:给聚...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeans# 生成武侠风格的数据集np.random.seed(42)data_A = np.random.normal(loc=[1, 1], scale=0.2, size=(50, 2))data_B = np.random.normal(loc=[5, 5], scale=0.2, size=(50, 2))data_C = np.random....
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1. n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。2. init:初始化类中心的方法(即选择初始中心点的根据),默认“K-means++”,其他可选参数包括“random”。3. n_init:使用不同类中心运行的次数,默认值是10,即算法会初始化10次簇中心,然后返回最好的一次聚类结果。4. max...
K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个(包含n个一维以及一维以上的数据点的)数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类...
k-means(k-均值)属于聚类算法之一，笼统点说，它的过程是这样的，先设置参数k，通过欧式距离进行计算，从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法，下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念：（1） K值：即要将数据分为几个簇；（2） 质心：可理解为均值，即向量各个维度取...
K-means聚类算法 聚类是指将数据划分成多个组的任务,每一个组都叫做簇。聚类的目标就是要划分数据,使得每一个组里面的元素非常相似,但不同组里面的数据又非常不同,简单来说就是叫分类。我们通过聚类可以很方便地让我们对数据进行处理,把相似的数据分成一类,从而可以使得...
K-means算法是典型的基于距离的聚类算法,即对各个样本集采用距离作为相似性的评价指标,若两个样本集的距离越近,其相似度就越大。按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,且让簇间的距离尽量的大。最后把得到紧凑且独立的簇作为最终的目标。
K-means算法是一种被广泛使用的基于划分的聚类算法,目的是将n个对象会分成k个簇。算法的具体描述如下: 随机选取k个对象作为簇中心; Do 计算所有对象到这k个簇中心的距离,将距离最近的归入相应的簇; 重新计算每个簇的中心; 计算准则函数V; While 准则函数的值稳定(或变化小于某个阈值) ...