k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)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,聚类的聚类中心会根据聚...
k均值算法需要指定簇的数量,可扩展性较强,能够适应大数据集。 解释K-means算法 k均值算法将N个样本的数据集X划分为K个不相交的簇C,每个簇由簇内样本的均值μj作为代表,称为簇的中心。k均值算法最小化惯性即簇内平方和 惯性能够衡量簇的内部是否紧密,然而也有一些缺点,之后章节会通过一些例子具体解读,包括: 假...
k-means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为k个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大. 如果用数据表达式表示,假设簇划分为(c1,c2,...ck),则我们的目标是最小化平方误差sse(sum of the squared error) s s e = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ c...
PART3——kmeans对数据集聚类 PART4——确定坐标栅格 PART5——kmeans对网格点聚类 PART6——作图 鸢尾花数据集 k-means聚类函数 先放例程 官方例程点这☜Train a k-Means Clustering Algorithm. load fisheriris X = meas(:,3:4); figure; plot(X(:,1),X(:,2),'k*','MarkerSize',5); title '...
2.2 算法流程 3. K-Means聚类算法实现 3.1 鸢尾花数据集 3.2 准备工作 3.3 代码实现 3.4 结果展示 4. 问题与解析 1. 作者 张勇 2. K-Means聚类算法 2.1 基本概念 K-Means聚类算法即K均值算法,是一种迭代求解的聚类分析算法,是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。给定一个数据点集合...
为了对鸢尾花数据进行k-means算法聚类并使用matplotlib绘制聚类结果图,我们可以按照以下步骤进行: 1. 加载鸢尾花数据集 首先,我们需要加载鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是机器学习和统计学中常用的一个数据集,包含了150个鸢尾花样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)以及对应的类别标签(Setosa...
聚类属于无监督学习，也就是不需要事先知道观测所属类别（不必提供Species列）。
K均值(k-means)算法是一种常用的聚类分析方法,对鸢尾花进行分类时,k-means算法可以发挥重要作用。 让我们来了解一下k-means算法的基本原理。K均值算法通过迭代将n个数据点划分到k个集群中,使得同一集群内的点彼此距离的平方和最小。其中,k是用户指定的聚类数目,而迭代的过程是根据每个数据点与各个中心的距离来不...
k_means = KMeans(x_train,num_clusters) centroids,closest_centroids_ids = k_means.train(max_iterations) #对比结果 plt.figure(figsize=(12,5)) plt.subplot(1,2,1) foriris_typeiniris_types: plt.scatter(data[x_axis][data['Species'] == iris_type], data[y_axis][data['Species'] == ...
以下是在MATLAB中使用K-means聚类算法对鸢尾花数据集进行分析的步骤: 1.数据加载:首先,我们需要将鸢尾花数据集加载到MATLAB中。这可以通过以下代码实现: matlab load fisheriris 2.数据预处理:由于K-means聚类算法对输入数据的尺度敏感,因此我们通常需要对数据进行标准化处理,使得每个特征的均值为0,方差为1。这可以通...