例如,在医疗图像分析中,可以使用K-means算法将医疗图像中的不同组织分成不同的区域,从而帮助医生更好地诊断病情。此外,该算法还可以用于图像分割、图像分类和目标检测等领域。 5. 文本分类 在自然语言处理领域中,K-means算法可以用于文本分类、情感分析和关键词提取等任务。例如,在新闻分析中,可以使用K-means算法将...
因此,如果K-Means聚类中选择欧几里德距离计算距离,数据集又出现了上面所述的情况,就一定要进行数据的标准化(normalization),即将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行计算和比较。 标准化方法最常用的有两种: min-max标准化(...
二、通过一个例子理解K-Means算法 为了便于理解,下面举一个非常形象和简单的例子。如表1所示,有P1到P8共计8个点,基于这8个点的坐标分布(如图1)可以看出,它们可以分为两个组,即P1到P4为一个组,P5到P8为一个组。现通过K-means算法演算一遍,检验一下由算法得到的结果与预期是否一致。 表1 示例数据 图1 数...
第二个参数是k类,得到的结果是二维的,所以加一个下划线表示不取第二个值,第一个值为得到的聚类中心,第二个值为损失centroids,_=kmeans(whiten,2)#使用vq函数根据聚类中心将数据进行分类,输出的结果为二维,第一个结果为分类的
因此,如果K-Means聚类中选择欧几里德距离计算距离,数据集又出现了上面所述的情况,就一定要进行数据的标准化(normalization),即将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行计算和比较。
k-means聚类分析小例子,通俗易懂 k-means聚类分析 已知如下数据,对表中数据点运用K-means方法进行聚类分析 选取初值k=2,也就是p1和p2俩点。 计算距离: P1P2 P33.16228 2.23607 P411.31379.21954 P513.453611.3137 P612.206610.2956 我们发现所有点离p2更近一些,于是重新分组。
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。 k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是: 式中,μc(i)表示第i个聚类的均值。我们希望代价函数最小,直观的来说,各类内的样本越相似,其与...
机器学习库sklearn库的cluster模块提供了KMeans聚类、仿射传播聚类、均值漂移聚类、谱聚类、凝聚聚类、密度聚类、高斯混合聚类、层次混合聚类等典型聚类方法,这里试下KMeans聚类。 KMeans中的K表示聚类的K个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者成为质心,用质心对该簇进行描述。
K-means算法通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集,比如:从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。 下面举几个实际应用kmeans的场景实例: 1. 垃圾邮件识别 在生活中我们的邮箱里除了正常往来的邮件之外,还存在有大量的垃圾邮件。我们无法在收件箱中看到垃圾邮件的原因部分得益于kmeans聚类算法。通过提取...
从图像中随机选取K个RGB分量(K是k-means的类别数) 将图像中的像素分配到颜色距离最短的那个类别的索引中去,色彩距离按照下面的方法计算: 计算各个索引下像素的颜色的平均值,这个平均值成为新的类别 如果原来的类别和新的类别一致,算法结束;不一致,重复步骤2和步骤3 ...