聚类-KMeans算法(图解算法原理) 文章目录 简介 算法原理 sklearn库调用 K的取值 简介 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,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇...
图解K-Means聚类算法 来源: https://www.youtube.com/watch?v=LmpkKwsyQj4 图解 初始化:n个顶点、k个类 一批顶点(绿色), k个种子(k = 2, 红色、紫色) 2. 分类:n*k次向量计算 所有的顶点根据其与k个种子的距离进行分类 3. 根据集合反向计算聚类中心 重新计算每个集合的聚类中心X 4. 重复步骤2,根据...
E = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ C i ∣∣ x − μ i ∣∣ 2 2 E=\sum_{i=1}^k\sum_{x\in C_i}||x-\mu_i||_2^2E=i=1∑kx∈Ci∑∣∣x−μi∣∣22 我们就是要优化该函数,也就是要E越小越好,但是该函数我们是很难进行优化的,因为如果我们要想计算出它的最优解,那么就要穷举出所...
图解K-Means算法 机器学习人工智能jupyter notebook数据挖掘 K-Means算法在无监督学习,尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。它实现起来非常简单。聚类效果也很不错的,因此应用非常广泛。 皮大大 2020/12/17 5.9K0 机器学习十大经典算法之K-Means聚类算法 聚类算法编程算法 聚类在机器学习,数据挖掘,模式识别...
图解K-Means: 数据集采用的是make_blobs, ① 设置K=2,第一次随机划分了两个聚类,可以看出是非常不平衡的!还没有收敛~ ② 计算每个样本与这两个聚类中心的距离(欧式距离),离哪个聚类中心近,就划分到哪个聚类中心所属的集合当中。 如果这个样本点到两个聚类中的距离都是相等的话,就会随机分配到其中一类。
【机器学习】聚类算法——K-Means算法(理论+图解), 简介:下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近
3.2 算法步骤图解 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2。 3.3 算法实现步骤 k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 随机选取 k个聚类质心点 重复下面过程直到收敛 { ...
K-means聚类算法首先是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个样本与各个聚类中心之间的距离,把每个样本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。每分配一次样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。 终止条件可以是没...
3、算法步骤图解 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2。 4、算法实现步骤 k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { ...
K-Means 聚类过程图解 算法流程如下: 1)随机选择 K 个初始点作为质心(不必是数据中的点),每个对象初始地代表了一个簇的中心; 2)对剩余的每个对象,根据其与各群中心的距离,将它赋给最近的群; 3)重新计算每个群的平均值,更新为新的群中心; 4)不断重复 2、3,直到数据集中的所有点都距离它所对应的质心最近...