在本文中,我们将讨论K-means聚类算法及其在数据预处理中的应用,并详细介绍归一化和标准化的概念、方法和应用场景。 一、K-means聚类算法 K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将具有相似特征的数据样本划分为不同的簇类。其基本思想是通过计算样本之间的相似性或距离,将相似的样本划分为同一个簇类中。
归一化图割权重计算:其中,y是指示向量,如果第i个特征点属于A,那么它在第i个位置的值应该为1,反之则为0;利用拉格朗日算法求权重第二小(最小的是0)的特征值对应的特征向量y:(D−W)y=λy(D−W)y=λy 所求出的y不是[0,…,1,0,0…]而是存在小数的向量,需要设置一个门限,将大于门限的设置为1,小...
例如可能存在:全能型、偏科型、偏弱型等。此时我们拿到了这样一张数据表,归一化后放在二维特征空间(二维平面中)中查看: 因为演示数据较为简单:以物以类聚,人以群分的常识,我们肉眼也能看出可以分成三类,如下图可见。但在实际中,特征和样本量都非常多,我们并不知道要分成几类,也就是并不清楚K的取值是多少才合...
k-means的实质是每次都把质心移动到群内所有点的‘means’上,不是建立在距离这个基础上,而是建立在最小化方差和的基础上,方差恰好是欧几里得距离平方,如果采用其他距离但依然去最小化方差和,会导致整个算法无法收敛,所以k-means使用欧几里得方法。 第一步:数据归一化、离群点处理后,随机选择k个聚类质心,k的选...
归一化后的特征是统一权重,有时我们需要针对不同特征赋予更大的权重。假设我们希望feature1的权重为1,feature2的权重为2,则进行0～1归一化之后,在进行类似欧几里得距离(未开根号)计算的时候, 我们将feature2的值乘根号2就可以了,这样feature2对应的上式的计算结果会增大2倍,从而简单快速的实现权重的赋权。如果使用...
kmeans算法原理简单,运算速度快,适用于大样本的数据,但是注意由于采用了欧氏距离,需要在数据预处理阶段进行归一化处理。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧— 原创不易,欢迎收藏,点赞,转发!生信知识浩瀚如海,在生信学习的道路上,让我们一起并肩作战!
二、思路: 获得特征:组成代表顾客消费特征的DataFrame(如用户年龄,用户会员等级) 归一化特征:除了ID标识,所有特征归一化成feature一列,训练成模型model 确定K值:针对每个K值(2,3,4,5...),计算每个K值对应的SSD(sum of squared distance)大小,K值越大SSD越小,取K-SSD曲线平稳的最小K值 ...
K-means 的本质是基于欧式距离的数据划分算法,均值和方差大的维度将对数据的聚类产生决定性影响。所以未做归一化处理和统一单位的数据是无法直接参与运算和比较的。常见的数据预处理方式有:数据归一化,数据标准化。 此外,离群点或者噪声数据会对均值产生较大的影响,导致中心偏移,因此我们还需要对数据进行异常点检测。
简介:【Python机器学习】Sklearn库中Kmeans类、超参数K值确定、特征归一化的讲解(图文解释) 一、局部最优解 采用随机产生初始簇中心 的方法,可能会出现运行 结果不一致的情况。这是 因为不同的初始簇中心使 得算法可能收敛到不同的 局部极小值。 不能收敛到全局最小值,是最优化计算中常常遇到的问题。有一类称...
专利摘要显示，本发明公开一种基于K‑means无监督学习的地层结构识别方法及系统，涉及地层结构识别技术领域，该方法包括：步骤S100，通过随钻测试设备获取钻机钻进时各类随钻参数的数据，构建初始数据集；步骤S200，将初始数据集进行归一化处理，得到用于K‑means无监督学习的归一化数据集；步骤S300，设置预测结果的类别K...