K-Means聚类算法是一种迭代聚类算法，它试图将数据点准确分配给我们预定义的K个聚类中的一个聚类。与其他任何聚类算法一样，它试图使一个聚类中的项目尽可能相似，同时也使聚类之间彼此尽可能不同。通过确保群集中的数据点与该群集的质心之间的平方距离之和最小。群集的质心是群集中所有值的平均值。也可以从本段获...
K-means 算法具备原理简单、实现快速的优点,适合常规的数据集。但 K 值需要人为设定,依赖人工经验;数据集越庞大,算法的计算量就越大;对于任意形状的簇,很难正确划分,如下图所示,本应该是中心一簇,外环一簇,却被 K-mens 划分成一左一右两个簇。 机器学习中另一个常用的聚类算法是 DBSCAN 算法,它是一种基于...
1)k-平均算法,由簇的平均值来代表整个簇; 2)k中心点算法,由处于簇的中心区域的某个值代表整个簇 2. K-means算法 用于划分的K-Means算法,其中每个簇的中心都用簇中所有对象的均值来表示 sklearn实现iris数据K-Means聚类 代码如下 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.cluster import KMeansiris...
本文着重探讨量子版本的 k - means 算法(Q - means),旨在借助量子计算的优势提升聚类算法的性能,通过 Qiskit 模拟器来近似计算距离,进而为无监督机器学习提供全新的解决方案。文中详细阐述了 Q - means 算法的原理以及具体的实现步骤,并且将其与传统的 k - means 算法进行了对比,实验结果充分展示了 Q - means ...
大体上说,k-means算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度,分别将它们分配给与其最相似的聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心;不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数。k个聚...
Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解 在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下: 输入:参数0--存储样本数据的文本文件inputfile; 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath; 参数2--存储质心数据的SequenceFile文件centerPath; ...
讲解K-Means聚类算法进行压缩图片 在计算机视觉领域中,图像压缩是一个重要的问题。在本文中,我们将介绍如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。K-Means算法是一种常用的聚类算法,它可以将数据分成几个不同的簇,每个簇的数据点都具有相似的特征。 背景知识
k-means算法基本步骤 (1)从数据中选择k个对象作为初始聚类中心; (2)计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分; (3)再次计算每个聚类中心 (4)计算标准测度函数,之道达到最大迭代次数,则停止,否则,继续操作。 K如何确定 与层次聚类结合,经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是,首先采用层次凝聚算法决定结果粗的...
层次(Hierarchical)聚类算法强调的是聚类执行的过程,分为自底向上的凝聚方法和自顶向下的分裂方法两种。 凝聚方法是先将每一个样本点当成一个簇,然后根据距离和密度等度量准则进行逐步合并。 分裂方法是先将所有样本点放在一个簇内,然后再逐步分解。 前者的典型算法有AGNES算法,后者的典型算法有二分k-means算法。
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