@文心快码kmeans聚类结果分析 文心快码 KMeans聚类结果分析 1. KMeans聚类算法的基本原理 KMeans聚类算法是一种基于距离的聚类算法,其目标是将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的点尽可能相似(即簇内距离最小),而不同簇之间的点尽可能不相似(即簇间距离最大)。算法的基本步骤如下:...
过程:函数 kMeans(D,k,maxIter) . 1:从 D 中随机选择 k 个样本作为初始“簇中心”向量: μ(1),μ(2),…,μ(k) : 2:repeat 3: 令 Ci=∅(1≤i≤k) 4: for j=1,2,…,m do 5: 计算样本 x(j) 与各“簇中心”...
# 为给定数据集构建一个包含K个随机质心的集合 def randCent(dataSet,k): m,n = dataSet.shape centroids = np.zeros((k,n)) for i in range(k): index = int(np.random.uniform(0,m)) # centroids[i,:] = dataSet[index,:] return centroids # k均值聚类 def KMeans(dataSet,k): m = np.s...
以下是对K-means 聚类结果进行分析的一些建议: 簇的数量:确定最优的簇数是K-means 聚类中一个重要的问题。可以通过绘制不同簇数的聚类结果并使用一些评价指标(如轮廓系数、肘部法则等)来选择最佳的簇数。 簇的中心:每个簇的中心点代表了该簇的“平均”特征,可以帮助我们理解每个簇的特点和区别。 簇的分布:除了...
K均值聚类分析算法步骤：① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离，将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中，当所有数据对象都划分以后，就形成了K个数据集（即K个簇）③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值，将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个...
前次给出了hadoop之测试KMeans(一):运行源码实例,这次来分析一下整个MapReduce的输出结果。测试数据文件依然是文一中提到的15组数据: (20,30) (50,61) (20,32) (50,64) (59,67)(24,34) (19,39) (20,32) (50,65) (50,77) (20,30) (20,31) (20,32) (50,64) (50,67) ...
kmeans结果的分析我们分析一下结果,第一行表示各个类别下数据点的数量分别是96、21和33个。然后是聚类的均值,即聚类的中心点。然后是聚类向量,表明每个数据点所属的类别。Within cluster sum of squares by cluster表示每个簇内部的距离平方和,表示该簇的紧密程度。between_SS / total_SS这一项表示组间距离的平方...
本文以iris数据和模拟数据为例,帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析中的优缺点。 相关视频 结果:聚类算法的聚类结果在直观上无明...
K-Means算法原理 K-means的优缺点 优点: 1.算法快速、简单; 2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的; 3.时间复杂度近于线性,而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t) ,其中n代表数据集中对象的数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目 缺点: 1、在k-measn算法中K是...