通过K-means算法原理,可知K-means的本质是物以类聚。 2.2. K-means算法 K-means聚类算法的主要步骤: 第一步:初始化聚类中心; 第二步:给聚类中心分配样本 ; 第三步:移动聚类中心 ; 第四步:停止移动。 注意:K-means算法采用的是迭代的方法,得到局部最优解 K-means算法 2.2.1. K-means如何确定 K 值? K...
dataSet = file2matrix("/Users/FengZhen/Desktop/accumulate/机器学习/推荐系统/kmeans聚类测试集.txt", "\t") dataMat = mat(dataSet) print(dataMat) # 执行kmeans算法 kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=k) kmeans.fit(dataMat) print(kmeans.cluster_centers_) #绘制计算结果 drawSca...
1.首先,输入数据N并确定聚类个数K。 2.初始化聚类中心 :随机选K个初始中心点。 3.计算所有样本N与K个中心点的距离,将其归到距离最近的一簇。 4.针对每一簇,计算该簇内所有样本到中心点距离的均值,最为新的中心点。 5.不断迭代,直到中心点不再改变或误差达到阈值。 还有一个与K-means算法非常类似的算法是...
算法步骤 1. 指定k个中⼼点 2. 更新数据点所属类别：计算每个数据点到这k个点的欧⽒距离，距离最⼩即为这个数据点的类别 3. 更新中⼼点坐标：对每⼀个类别的数据点求平均，平均值即为新的中⼼点位置 伪代码 获取m个n维的数据 随即选取k个点作为初始中⼼点 while keep_changing:for i in ...
折叠收敛准则6 | 以下是一个更具体的示例,展示了如何使用迭代优化算法来实现紧凑化步骤。请注意,这仍然是一个简化的示例,实际应用中可能需要根据具体的问题和数据特性进行更复杂的处理。python复制import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeans# 假设我们已经有了压缩和重定向后的数据 X_redirectedX_redirect...
means聚类步骤 2 案例练习 3 小结 6.3 聚类算法实现流程 学习目标 掌握K-means聚类的实现步骤 k-means其实包含两层内容: K : 初始中心点个数(计划聚类数) means:求中心点到其他数据点距离的平均值 1 k-means聚类步骤 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个...
用Python实现K-means聚类算法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as datasets def create_data(): X,y = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_features=2,centers=[[1,0],[5,4],[2,3],[10,8],[7,4]]) ...
算法思想 选择K个点作为初始质心 repeat 将每个点指派到最近的质心,形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 1 2 3 4 5 代码实现 实验目的 根据下列成绩单,将5名同学成绩归为A类、B类、C类。 限制:使用Kmeans算法实现,但不直接调用sklearn第三方库的KMeans函数。
二、算法步骤 三、实现代码 一、kMeans是什么? kMeans算法是最常用的聚类算法,该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。 kMeans算法十分简单易懂而且非常有效,但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。 同时,因为每次分簇是我们是依据每个散点到中心点的平均距离来确定的...