K-means优化算法(K-means Optimizer, KO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),灵感来源于使用K-means算法建立聚类区域的质心向量。不同于以往的动物园算法,该算法原理新颖,在优化算法中巧妙引入聚类算法,值得一试!该成果由Hoang-Le Minh于2022年9月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-Baesd Systems》上! 谷歌学术...
7、使用mahout自带的fpg算法来对我们的测数据retail.dat进行kmeans算法(但是0.9及其以后版本照样可以用,但是格式要注意) 8、使用开始使用mahout自带的kmeans算法来对我们的测数据retail.dat进行kmeans算法! K-means算法 Kmeans的介绍 (1)Kmeans算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。 (2)...
本次算法实验采用数据为三维点云数据,类似于实验室中三维激光扫描仪器所采得数据,形式上更为简单,整齐有规律,在cloudcompare中显示出来,如下图: 图4.2 数据原始图 数据为三维坐标系下的三个点云集,分别为球体,园面以及正方体,而test.txt文件中是一组三维的点集,是混乱的,聚类算法要做的便是将其中分类存储起来。
python 实现K-means 根据算法步骤,我们可以用代码来实现,大概有 50 行: importrandomimportnumpyasnpimportcollectionsclassK_means(object):def__init__(self,k:int,max_iter=10):self.k=kself.max_iter=10# 最大迭代次数self.data_set=None# 训练集self.labels=None# 结果集definit_centroids(self)->list...
上述算法流程图说明,K-means算法首先需要初始化,即随机选择K个点作为聚类中心点;然后开始做循环操作,根据簇中对象的平均值,将每个对象赋给最类似的簇;然后开始更新簇的平均值,即计算每个对象簇中对象的平均值, 从上面的算法思想和流程,不难看出,k个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法中是...
图1 K-Means算法计算过程 例题：1.对于以下数据点，请采用k-means方法进行聚类（手工计算）。假设聚类簇数k=3，初始聚类簇中心分别为数据点2、数据点3、数据点5。解：正在进行第1次迭代初始质心为B、C、EAB = 2.502785AC = 5.830635AE = 7.054443DB = 3.819911DC = 1.071534DE = 7.997158因此，第...
K-means++是一种高效的聚类算法,广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。其核心思想是通过迭代优化,将相似的数据点划分为不同的簇。该算法通过迭代优化过程,可以有效地将相似的数据点划分为不同的簇,从而实现数据的自动分类和聚类。 机器学习 算法流程图 聚类算法 人工智能 K-means算法 ...
图3 基于GPU的K-Means算法流程图 如图3所示,在任务职责分配方面,主机部分主要负责随机产生初始的K个簇的中心,对数据对象分配的结果进行预处理以及判断聚类过程是否已经收敛;而设备部分则主要负责数据独立的密集型计算过程。在数据存储方面,所有的数据对象以及簇中心的数据都需要在设备上以数组的形式存储。在GPU设备上,...
K-means算法的基本思想是将数据集分割成k个簇,每个簇有一个质心。算法的目标是使得每个簇内的数据点到其质心的总距离最小化。在图像压缩中,每个像素点代表一个数据点,算法会将这些像素点聚类为k个颜色(质心)。 算法原理流程图 +---+|初始化k个质心|+---+|v+---+|分配每个点到最近的质心|+---+|v+...
首先我们做一个算法的流程图: 算法步骤 根据该流程,我们应该现实现一个随机产生k个聚类中心的功能 随机产生分类中心 那么我们还应该有一个读取数据文件的操作,我们也用一个函数实现。 读入数据 我们将这两个功能组合一下,第一个步骤就完成了。 步骤一:初始聚类中心 步骤2,我们需要有这样两个功能,计算每个点到各个...