# 4. 重复第2步和第3步,直到算法收敛,即中心点的位置与聚类的分配方案不再改变# K-means算法主函数,执行K-means聚类def kmeans(X, k, max_iters=100):# 初始化中心点centroids = initialize_centroids(X, k)for i in range(max_iters):# 将每个点分...
图解K-Means聚类算法 来源: https://www.youtube.com/watch?v=LmpkKwsyQj4 图解 初始化:n个顶点、k个类 一批顶点(绿色), k个种子(k = 2, 红色、紫色) 2. 分类:n*k次向量计算 所有的顶点根据其与k个种子的距离进行分类 3. 根据集合反向计算聚类中心...
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...
随着循环次数逐渐收敛,不难证第1步随机的初始质心对结果无影响,即使得K-means算法具有普遍适用性。 可以看出,第六次更新后聚类相同,数据收敛。 大家可以尝试修改初始质心,查看结果是否一致。 sklearn库调用 上面手动复现了K-means代码的实现,但其实sklearn库有相应的封装函数,本节介绍其调用。sklearn.cluster.KMeans...
1 K-Means算法引入 基于相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立...
K-means是一种启发式的聚类算法,通过迭代的方式来求解,在初次迭代时,随机选择两个样本点作为聚类的中心点,这样的中心点也叫做质心centroids,然后不断循环重复如下两个过程 1. cluster assignment,计算样本与聚类中心点的距离,选择距离近的中心点作为该样本的分类 ...
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...
python客户kmeans聚类 结果图Plt python k-means聚类 一、k-means聚类算法 k-means聚类属于比较基础的聚类算法,它的算法步骤如下 算法步骤: (1) 首先我们选择一些类/组等数据,首先确定需要分组的数量k,并随机初始化数据中的K个中心点(中心点表示每种类别的中心,质心)。
图1表示聚类的算法模型图。 聚类模型的基本步骤包括: 训练。通过历史数据训练得到一个聚类模型,该模型用于后面的预测分析。需要注意的是,有的聚类算法需要预先设定类簇数,如KMeans聚类算法。 预测。输入新的数据集,用训练得到的聚类模型对新数据集进行预测,即分堆处理,并给每行预测数据计算一个类标值。 可视化操作...
2 k-means算法流程 根据上述步骤,画出算法的执行流程如下图10所示。图中,(1) 到(4)步分别对应上面的(1) 到(4)。整个计算流程如下: (1) 确定样本集,然后根据需要分成的类别数k,随机选取k个中心点 (2) 分组,将样本点X1...Xn分给离它们最近的中心点,并计...