kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R语言的例子,作为备忘。 算法原理 kmeans的计算方法如下: 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据,将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每...
k是聚类个数，可以根据我们的经验给数值，也可以通过程序初步预测k设置为多少对聚类最准确。本章通过变化k的个数，计算k取不同值时，最后的误差多少，误差越小，则k最准确。二 数据准备 对数据进行聚类，要对测试数据进行清洗。一般代码都是对数值型数据进行计算，所以如果测试数据是汉字或其他类型的信息，我们要对...
这个算法的实现是,先取一个能落在Sum(D(x))中的随机值Random,然后用Random -= D(x),直到其<=0,此时的点就是下一个“种子点”。 重复第(2)和第(3)步直到所有的K个种子点都被选出来。 进行K-Means算法。 相关的代码你可以在这里找到“implement the K-means++ algorithm”(墙)另,Apache的通用数据学...
K-means算法是一种基于距离度量的无监督学习算法,用于将一组数据分成K个簇。通过迭代优化的方式,K-means算法会确定K个簇的中心,使得每个数据点与其所属簇的中心之间的距离最小。K-means算法被广泛应用于数据挖掘、图像处理、文本聚类等领域。 与K-means算法相似的是K近邻算法,它也是一种基于距离度量的算法。但是...
1python复制代码2 import numpy as np3 from sklearn.cluster import KMeans4 import seaborn as sns5 import plotly.express as px 三、KMeans算法实战 1.生成示例数据为了演示KMeans算法的效果，我们可以先生成一些示例数据。这里我们使用NumPy库来生成两组二维数据点，分别代表两个不同的簇。1python...
k-means 算法使用距离来描述两个数据对象之间的相似度。 k-means 算法是当准则函数达到最优或者达到最大的迭代次数时即可终止。准则函数一般为最小化数据对象到其簇中心的距离的平方和,即如下。 其中,k是簇的个数,Ci是第i个簇的中心点,dist(Ci,x)为x到的距离。
make_blobs:用于生成聚类算法的测试数据集。 KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。 2. 生成示例数据 X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,n_features=2,cluster_std=0.60,random_state=0) ...
分类(Classification):是把不同的数据划分开,其过程是通过训练数据集获得一个分类器,再通过分类器去预测未知数据。 1.1 kmeans算法步骤: 1.选择k个点作为初始质心 2.将每个点指派到最近的质心,形成k个簇 3.重新计算每个簇的质心 4.重复第2和第3步,直到质心不发生变化 ...
k-means算法: 第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心。 第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中...