1)初始分类数目k值很难估计,不确定应该分成多少类才最合适(ISODATA算法通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目k。这里不讲这个算法) 2)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题,其可以有效地选择初始点) 算法流程如下: 1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javas...
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...
在右侧,通过K均值算法(K值为2)聚类的相同数据点,其中每个质心用菱形表示。如您所见,该算法无法识别直观的聚类。 例2 示例2:左侧是两个可识别数据组的聚类。在右侧,K-means聚类在相同数据点上的结果不适合直观的聚类。与示例1的情况一样,由于算法的球形限制,K-mean...
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...
K-means流程示例图1 K-means流程示例图2 三、一种用于高维数据的无监督自动聚类方法 PhenoGraph-Leiden算法结合了PhenoGraph和Leiden算法的优势,特别适用于高维数据的聚类。PhenoGraph通过构建k-最近邻图(k-NN图),使用Louvain算法进行模块度优化,识别社区结构。而Leiden算法在Louvain算法基础上进行改进,确保社区分裂和连通性...
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...
三、聚类算法实现流程 k-means其实包含两层内容: K : 初始中心点个数(计划聚类数) means:求中心点到其他数据点距离的平均值 3.1k-means聚类步骤 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 ...
K-means聚类算法的流程图可以通过以下步骤进行绘制: 1. 初始化阶段 步骤1:指定需要划分的簇的个数K值(类的个数)。 步骤2:随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心(这些点不一定是样本点)。 2. 分配阶段 步骤3:计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离,把每个数据对象划归到距离它最近的那个中心所代...
K均值聚类分析算法步骤：① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离，将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中，当所有数据对象都划分以后，就形成了K个数据集（即K个簇）③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值，将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个...