一、K-Means聚类 其实它是一种基于质心的聚类,为什么这么说呢?因为它的设计思想就是从总样本中找到几个标志性的数据,将其定为每个簇的数据中心,然后分别判断每个数据的距离状况,然后进行更新每个簇内的质心。 对于样本集D = { x 1 , x 2 . . . x n } D=\{x_1,x_2...x_n\}D={x1,x2...xn...
这个算法也不是很难,前面说道,K近邻算法的原理可以用八个大字叫做“近朱者赤,近墨者黑”来总结,这里我依然放出八个大字:“人以类聚,物以群分”,形容KMeans最好不过了。 通过今天的学习,掌握KMeans算法的工作原理,然后会使用sklearn实现KMeans聚类,最后我们来做一个实战项目:如何使用KMeans对图像进行分割? 下...
random 的方式则是完全随机的方式,一般推荐采用优化过的 k- means++ 方式;# algorithm:k-means 的实现算法,有“auto” “full”“elkan”三种。一般来说建议直# 接用默认的"auto"。简单说下这三个取值的区别,如果你选择"full"采用的是传统的 K-# Means 算法,“auto”会根据数据的特点自动选择是选择“full”...
1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
③从 K-means 算法框架可以看出,该算法需要不断地进行样本分类调整,不断地计算调整后的新的聚类中心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的。 opencv+K-means 没什么好写的,因为这个k-means比较简单,主要说的就是函数参数的应用而已: void RNG::fill(InputOutputArray mat, int distType, InputArray ...
02 KMeans理论和算法实现 聚类是一种无监督学习的方法,所谓“无监督”,就是指参与训练的样本没有标签。 KMeans聚类算法过程如下: 1. 对于一组数据集,随机选取k个点作为质心,将数据集中的点归为离其最近的质心一簇,此时数据集被划分为k个簇; 2. 对这k个簇,重新计算各簇的质心(均值); ...
K-Means Clustering算法译为K均值聚类算法,它是基于样本集合划分的聚类算法。k均值聚类将样本集合划分为k个子集,构成k个类,将n个样本划分到k个类中,每个样本到其所属的类中心距离最短。并且每个样本只能属于一个类,故k均值聚类是硬聚类算法。K-均值算法归结为对样本集合X的划分,或者说从样本到类的函数的选择...
聚类是一种无监督的挖掘算法,其目的就是将N个样本按照特定的变量划分为K个簇(K<N),而这个簇所表现的特征是:簇内样本相似度高(方差小),而簇间的相似度低(方差大)。关于聚类算法有很多,如K均值聚类、K中心聚类、密度聚类、谱系聚类、最大期望聚类等。本文我们介绍的是K均值聚类,它是公认的十大挖掘算法之一,其...
K-Means K-均值聚类也称为快速聚类法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。该算法原理简单并便于处理大量数据。本系列文章将展示算法程序! K-中心点 K-均值算法对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心,而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心。
KMeans Python 实现 距离计算函数 质心函数 聚类函数 算法验证 函数编写完成后,先以 testSet 数据集测试模型运行效果(为了可以直观看出聚类效果,此处采用一个二维数据集进行验证)。testSet 数据集是一个二维数据集,每个观测值都只有两个特征,且数据之间采用空格进行分隔,因此可以使用 pd.read_table() 函数进行读取。