随机创建不同二维数据集作为训练集,并结合k-means算法将其聚类,你可以尝试分别聚类不同数量的簇,并观察聚类效果: 聚类参数n_cluster传值不同,得到的聚类结果不同 2.2.1流程分析 2.2.2 代码实现 1.创建数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from skl...
# 2.算法实现#引入scipy中的距离函数,默认欧式距离fromscipy.spatial.distanceimportcdistclassK_Means(object):#初始化,参数n_clusters(即聚成几类,K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心)def__init__(self,n_clusters=6,max_iter=300,centroids=[]):self.n_clusters=n_clustersself.max_iter=max_iter...
为了解决这个问题,可以使用另外一种称为二分K-means的聚类算法。二分K-means算法首先将所有数据点分为一个簇;然后使用K-means(k=2)对其进行划分;下一次迭代时,选择使得SSE下降程度最大的簇进行划分;重复该过程,直至簇的个数达到指定的数目为止。实验表明,二分K-means算法的聚类效果要好于普通的K-means聚类算法。
elkan K-Means算法就是从这块入手加以改进,利用了两边之和大于等于第三边,以及两边之差小于第三边的三角形性质,来减少不必要的距离的计算。 主要有以下两种规律: 利用上边的两个规律,elkan K-Means比起传统的K-Means迭代速度有很大的提高。但是如果我们的样本的特征是稀疏的,有缺失值的话,这个方法就不使用了,此...
K-means算法具有一些明显的优点和缺点。 优点: 简单且高效: K-means算法实现简单,易于理解和部署,对于大规模数据集具有较高的计算效率。 可扩展性: 随着计算机硬件和软件技术的进步,K-means算法能够处理大规模数据集,并且可以通过并行计算和分布式计算进一步提高可扩展性。
kmeans实现逻辑：需要输入待聚类的数据和欲聚类簇数k 1.随机生成k个初始点作为质心 2.将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中 3.对每个簇的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变 k是聚类个数，可以根据我们的经验给数值，也可以通过程序初步预测k设置为多少对聚类最准确。本...
利用k-means算法如下实现: 随机选取k个点作为初始质心。 对于样本中每一个点,分别求与k点的距离。距离最小者就属于该类。 此时对得到的k各类,重新计算新的质心。 当3步得到的质心与之前的质心误差很小时,分类结束。 其中用到的公式都特别简单,后面代码有详细叙述。
k-means算法的实现流程 人为指定数据分k类,并随机在数据中取k个点(加入2个点);—— 唯一需要人为指定的地方!下面进入循环中: 计算所有其他数据点,到这2个点的距离;距离点1比较近的分为一组,距离点2比较近的分为另一组; 计算分成两组的每组的质心点(共2个),替代之前的那2个点; ...
K-Means算法是聚类算法中,应用最为广泛的一种。本文基于欧几里得距离公式:d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算二维向量间的距离,作为聚类划分的依据,输入数据为二维数据两列数据,输出结果为聚类中心和元素划分结果。输入数据格式如下: 1 18 2 2
K-means代码手撸版 请参考我的github网页链接 里面的z_kmeans文件,该文件快速实现了一个kmeans聚类测试,测试结果如下: scikit-learn中的K-means使用介绍 上面介绍了简单的手撸版,目的是加深对基本算法原理的理解。在实际应用中,除非需要做一些特别的修改外,我们一般采用现成的工具包来实现。