(1)给定K值和K个初始类簇中心点 (2)把每个点分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中 (3)所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值) (4)然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数。 三、实现代码 KMeans的getR...
首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分的聚类算法; 接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类...
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...
首先生成原始数据点:  使用K-Means方法聚类: 初始化参数为k-means++初始化参数为 random聚类中心: 1、用K-Means做标准的聚类,聚成一堆堆的!K-Means++相对于K-Means的改进的地方是K更均匀了。 2、以下的实例用聚类这个算法做降维聚类在公司的实际工作的时候有可能会做异常值检测!比如黑客攻击等...
for center in range(k): 更新类别中心点的坐标 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]...