大数据挖掘算法篇之K-Means实例 一、引言 K-Means算法是聚类算法中,应用最为广泛的一种。本文基于欧几里得距离公式:d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算二维向量间的距离,作为聚类划分的依据,输入数据为二维数据两列数据,输出结果为聚类中心和元素划分结果。输入数据格式如下: 118223240.00.051.00.060.01.072.01.0...
functioncentroids=computeCentroids(X,idx,K) [mn] =size(X); centroids=zeros(K,n); Xy= [Xidx]; %我们知道idx是用来标记每一个点属于哪个中心点所在的类,所有Xy就相当于一个包含标签值的数据集了 fork=1:K; index=find(Xy(:,n+1)==k);%在Xy中找到第k类数据的行号 % Xy(:,n+1)==k 意思是...
K-Means算法实例4.2实例分析 通过上述方法,利用2008年8月3号北京市出租车GPS 数据进行交通小区的划分,并将划分结果输出到GIS平台上, 如图7所示。 图7区域划分结果 可以看出这种动态划分方法产生的结果能够与现有的部 分交通小区相吻合(标注A为CBD小区,标注B为西郊小 区)。详细的OD矩阵数据见表6。 表6中“O”...
i+= 1#print(newpoint)returnnewpoint#testcenter = center(test,label2,k)#print('testcenter:',testcenter)#K-means主体函数defmyK(k,dataset): Startpoint=startpoint(k,dataset) m,n=np.shape(Startpoint) centerpoint=Startpoint labelset=classfy(dataset,Startpoint) newcenter=Center(dataset,labelset,k)#p...
Kmeans算法流程 选择聚类的个数k. 任意产生k个聚类,然后确定聚类中心,或者直接生成k个中心。 对每个点确定其聚类中心点。 再计算其聚类新中心。 重复以上步骤直到满足收敛要求。(通常就是确定的中心点不再改变。) Kmeans算法流程案例 将下列数据点用K-means方法进行聚类(这里使用欧式距离作为度量,K取值为2) ...
1、用K-Means做标准的聚类,聚成一堆堆的!K-Means++相对于K-Means的改进的地方是K更均匀了。 2、以下的实例用聚类这个算法做降维 聚类在公司的实际工作的时候有可能会做异常值检测!比如黑客攻击等 聚类--KM、DBACSN,层次聚类 1. 聚类 1.1. DBSCAN 1.1.1. DBSCAN原理 1.1.2 粗糙伪代码 1.2K-means1.2.1K...
K-Means聚类算法应用实例 一、K-Means聚类算法简介 K-Means聚类算法是一种基于凝聚属性的迭代算法，它旨在将数据集 中的样本点分类划分到指定数量的簇中，以达到相关性最强的分组效果。算法的核心思想是，寻找代表簇中心的聚类中心，并根据距离聚 类中心的远近，将样本分类到不同的簇中。K-Means聚类的目的是要 求...
K-means聚类算法思想可以看它设计诞生的伪代码看出: 我们发现这是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给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...
K-Means算法实例 例:以下是一组用户的年龄数据,将K值定义为2对用户进行聚类。并随机选择16和22作为两个类别的初始质心。 Data_Age = [15,15, 16, 19, 19, 20, 20, 21, 22, 28, 35, 40, 41, 42, 43, 44, 60, 61, 65]; CenterId1 =16, CenterId2 = 22 ...
以下是一个简单的K-means算法应用实例,用于对一组二维数据进行聚类分析: 1.准备数据:首先,需要准备一组二维数据,这些数据可以是随机生成的,也可以是从实际数据集中抽取的。在本例中,我们使用随机生成的数据。 2.初始化聚类中心:选择K个初始聚类中心,这些中心点通常是随机选取的。在本例中,我们选择三个初始中心点...