在传统K-Means中,K个初始点设置后,各个簇的大致范围其实也就落定了,无论更新多少次,中心点的位置也不会有过大的变化,也因此我们只是不断在调整当前类簇的大小(或者说形状),然后找到这K个类簇取得最小SSE时的聚类结果,这也就是我们所找到的局部最优。然而K相同的情况下,更换初始点,有可能会得到更小的SSE,而...
对初始聚类中心敏感:K-means算法对初始聚类中心的选择很敏感,不同的初始中心可能会导致不同的聚类结果。 需要预先确定聚类数量K:K-means需要预先确定聚类的数量K,这可能需要一些领域知识或者使用一些方法来确定最优的K值。 对异常值和空值敏感:K-means算法对异常值和空值敏感,这些值可能会对聚类结果产生不利影响。 ...
k-means(k-均值)属于聚类算法之一，笼统点说，它的过程是这样的，先设置参数k，通过欧式距离进行计算，从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法，下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念：（1） K值：即要将数据分为几个簇；（2） 质心：可理解为均值，即向量各个维度取...
MinMaxScaler():将数据规范化到0到1之间,有助于提高K-Means聚类算法的效果。 4.2 K-Means聚类算法 我们使用sklearn.cluster中的KMeans类进行聚类分析,指定将数据分为3类。 fromsklearn.clusterimportKMeans# 创建KMeans模型,并指定聚类数K=3kmeans=KMeans(n_clusters=3)# 使用KMeans对数据进行聚类kmeans.fit(t...
【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++...
K-means算法,也被称为K-平均或K-均值,是一种广泛使用的聚类算法,或者成为其他聚类算法的基础。 假定输入样本为S=x1, x2, ..., xm,则算法步骤为: 选择初始的k个类别中心,u1, u2, ..., uk。 对于每个样本的xi,将其中标记为距离类别中心最近的类别,即: 将每个类别...
Kmeans聚类算法详解:从原理到实践 在数据分析和机器学习的世界中,聚类算法是一种非常重要的工具。它们能够将大量数据点组织成有意义的组或“簇”,这些组内的数据点在某些方面相似,而不同组之间的数据点则有所不同。在众多聚类算法中,Kmeans算法无疑是最常用且最受欢迎的一种。 一、Kmeans算法原理 Kmeans算法的...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
_2,…,C_k},其中每个簇都是样本的集合。 K均值聚类算法的基本思想是让簇内的样本点更“紧密”一些,也就是说,让每个样本点到本簇中心的距离更近一些。 常采用该距离的平方之和作为“紧密”程度的度量标准,因此,使每个样本点到本簇中心的距离的平方和尽量小是k-means算法的优化目标。每个样本点到本簇中心的...
在算法运行的伊始,Kmeans会在数据集的范围当中随机选择K个中心点,然后依据这K个中心点进行聚类。中心点有了聚类其实很容易,对于每一个样本来说我们只需要计算一下它和所有中心的距离,选择最近的那个就好了。 当然,这样得到的结果肯定很不准,但是没关系,即使依据不靠谱的中心,我们也可以完成聚类,我们把随机到的中心...