K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
1 把整个数据集看成一个聚簇,计算质心;并用同样的数据结构二维数组保存每个实例到质心的距离; 2-均值聚类划分; 3 计算划分后的误差,选择所有被划分的聚簇中总误差最小的划分保存; 4 迭代2 和 3 直到聚簇数目达到k停止; 首先二分-K均值是为了解决k-均值的用户自定义输入簇值k所延伸出来的自己判断k数目,其基...
假设迭代次数为t,在一次迭代中需要分别计算n个对象与k个中心的距离。因此,K-均值算法的算法复杂度为O(nkt)。 五、K-均值算法拓展 K-均值算法有很多变体,具体在以下方面有所不同: 初始k个平均值的选择 相异度的计算 计算聚类平均值的策略 在实际应用中,往往先用层次凝聚算法决定簇的数目,并产生初始聚类, 然后...
1)选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心; 2)对于样本中的数据对象,根据它们与这些聚类中心的欧氏距离,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类; 3)更新聚类中心:将每个类别中所有对象所对应的均值作为该类别的聚类中心,计算目标函数的值; 4)判断聚类中心和目...
python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的)。K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下: ...
K均值聚类,用于教育目的的K均值算法的简单实现,这是用于教育目的的K均值算法的简单实现。K均值聚类是一种矢量量化方法,最初来自信号处理,在数据挖掘中用于集群分析。K均值聚类旨在将n个观察结果分成k个集群,其中每个观察结果属于最近均值的集群,充当集群的原型。这导致数据空间被分割成Voronoi单元。
k-means算法是一种很常见的聚类算法,它的基本思想是:通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案,使得用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 算法步骤 从D中随机取k个元素,作为k个簇的各自的中心。 分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇。 根据聚类结果...
k-均值算法是其中一种流行且易于理解的算法，被广泛应用于聚类任 务中。本文将通过一个实际例子，详细介绍k-均值算法的实现步骤，并说明其在聚类任务中的应用。第一段：了解k-均值算法 k-均值算法是一种迭代的、无监督的聚类算法。其核心思想是基 于特征空间中的欧氏距离来度量样本之间的相似度，并将样本划分为k...
同样的数据样本，网上流行的算法平均耗时3000毫秒（10次均值）。差距竟然达百倍以上，令我深感意外，不由得再次向 numpy 献上膝盖！以下是我的代码，包含注释、空行总共26行，有效代码16行。1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds...
k-均值是发现给定数据集的k个簇的算法,簇个数k由用户给定,每一个簇通过其质心( centroid) -- 即簇中所有点的中心来描述。K-均值聚类算法需要数值型数据来进行相似性度量,也可以将标称型数据映射为二值型数据再用于度量相似性,其优点是容易实现, 缺点是可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢。