聚类性能度量大致分两类,外部指标:将聚类结果与某个参考模型进行比较;内部指标:直接考察聚类结果而不利用任何参考模型。 1.1,外部指标: 外部指标需要一个参考模型,这个参考模型通常是由专家给定的,或者是公认的参考模型比如公开数据集。对于聚类的结果所形成的簇集合(这里叫做簇A),对于参考模型的簇集合(这里叫做B),对...
K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象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。每分配一个样本,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。终止条件可以是没有...
初始化:随机选择 k 个数据点作为初始聚类中心,这些可以是数据集中实际存在的点,也可以是随机生成的点。 K-Means++: 为了避免随机初始化可能导致的不良结果,K-Means++ 策略通过特别选择远离其他中心的起始中心来优化初始聚类中心的位置。 分配:遍历样本数据集,计算每个数据点到每个质心的距离,找出数据点距离最近的质心...
Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。 聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法: 传统聚类算法主...
在使用k-means聚类时,一般没有数据标签,完全依赖于评价簇内的稠密程度与簇间的离散程度来评估聚类效果的。常用轮廓系数来评估聚类算法模型的效果。数值越大。表明模型效果越好,为负值表明模型效果很差。轮廓系数计算公式如下: 具体有如下: 参数说明: a(i)为第i个样本到同簇其他样本的平均距离,a(i)越小,说明i样...
聚类模型的结果不是某种标签输出,并且聚类的结果是不确定的,其优劣由业务需求或者算法需求来决定,并且没有永远的正确答案。那如何衡量聚类的效果呢?K-Means的目标是确保“簇内差异小,簇外差异大”,所以可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效果。前面讲过,Inertia是用距离来衡量簇内差异的指标,因此,是否可以使用...
本文从概念、应用场景、原理、工作流程、优缺点、应用实践、代码、可视化等几方面诠释 K 均值聚类模型 K均值聚类 原文www.devean.cn/zh/blog/2023/machine-learning-k-means-clustering/ 概述 K-Means是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其...
# labels_属性是用来查看聚类完成后的类别,每个样本对应一个类 y_pred = cluster.labels_ print(y_pred) # KMeans因为并不需要建立模型或者预测结果,因此只需要fit就能得到聚类结果 # 然而KMeans也有predict和fit_predict接口,表示学习数据X并对X的类进行预测, ...
使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三个组,我们可以执行三个聚类的模型。 kmean(input, centers =3, nstart =100) # 制作数据 groupPred %>%print() 向下滑动查看结果▼ 画一个图来显示聚类的情况 ...
使用k-means聚类法将数据集聚成3组 在之前的主成分图中,聚类看起来非常明显,因为实际上我们知道应该有三个组,我们可以执行三个聚类的模型。 kmean(input, centers = 3, nstart = 100)# 制作数据groupPred %>% print() 向下滑动查看结果▼ 画一个图来显示聚类的情况 ...