K-means聚类分析法 Part 01 算法介绍 K-means算法概述 步骤 将数据分为k组,随机选取k个对象作为初始的聚类中心。 计算每个对象与各个种子聚类中心的距离,把每个对象分配距离它最近的聚类中心; 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。 每分配一个样本,聚类中心会根据聚类中心现有的对象被重新计算; 重复上述过...
寻找最优的K值是K-means聚类中的一个重要问题,相对通用的方法有:SSE(误差平方和法)、肘部法、轮廓系数法、CH系数法。本段介绍下常用的:轮廓系数法、CH系数法,对其他评价方法感兴趣可自行搜索。 7.1 轮廓系数法 轮廓系数法(Silhouette Method)是一种用来评估聚类质量的方法,可以帮助确定数据集被划分成多少个簇是最...
kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的。但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类数的确定,离不开实践经验的积累。有时也可借助系统聚类法,以一部分样本(简单随机抽样)为对象进行聚类,其结果作为K均值法确定...
K-Means的目标是确保“簇内差异小，簇外差异大”，所以可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效果。前面讲过，Inertia是用距离来衡量簇内差异的指标，因此，是否可以使用Inertia来作为聚类的衡量指标呢？「肘部法（手肘法）认为图3的拐点就是k的最佳值」手肘法核心思想：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的...
当选取的分类类别K值增加时,误差平方和SSE会出现骤减,随着K值继续增大,SSE趋于平缓。为了避免过拟合,手肘法即通过观察曲线(也可以计算多个拐点点斜率变化与各线段斜率大小),选取拐点所对应的K值。 5.轮廓系数(Silhouette Coefficient) 在使用k-means聚类时,一般没有数据标签,完全依赖于评价簇内的稠密程度与簇间的离散...
一、 基于划分的聚类方法 1 . 基于划分的聚类方法 :又叫基于分区的聚类方法, 或基于距离的聚类方法; ① 概念 :给定数据集有n nn个样本 , 在满足样本间距离的前提下 , 最少将其分成k kk个聚类 ; ② 参数k kk说明 :表示聚类分组的个数 , 该值需要在聚类算法开始执行前 , 需要指定好 , ...
法1:(轮廓系数)在实际应用中,由于Kmean一般作为数据预处理,或者用于辅助分聚类贴标签。所以k一般不会设置很大。可以通过枚举,令k从2到一个固定值如10,在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解),并计算当前k的平均轮廓系数,最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。
k-means聚类法在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。 1.2 文章结构 本文主要围绕着k-means聚类法以及标准化数值展开讨论。首先介绍了k-means聚类法的原理和应用场景,详细解释了其算法步骤和常用的聚类质量评估指标。接下来对标准化数值进行概述,并阐述了常见的标准化方法以及标准化所具有的优缺点。
在聚类算法中根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中,对于不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结 果,常用的相似度计算方法有欧式距离法。 1.1.3 聚类算法与分类算法最大的区别 聚类算法是无监督的学习算法,而分类算法属于监督的学习算法。
1 安装yellowbrick库 pip install yellowbrick 2 运行，其实就一行代码 from sklearn.cluster import K...