深入机器学习系列之:4-KMeans 导读 本文会介绍一般的k-means算法、k-means++算法以及基于k-means++算法的k-means||算法。在spark ml,已经实现了k-means算法以及k-means||算法。 本文首先会介绍这三个算法的原理,然后在了解原理的基础上分析spark中的实现代码。 来源: 星环科技丨作者:智子AI 数据猿官网 | www....
dis[i,2]=np.argmin(dis[i,:2])# 将值较小的下标值赋值给dis[i,2]#4.求新的聚类中心 index1=dis[:,2]==0index2=dis[:,2]==1center1_new=np.array([x[index1].mean(),y[index1].mean()])center2_new=np.array([x[index2].mean(),y[index2].mean()])#5.判定聚类中心是否发生变...
4) 循环步骤2和3,直到每个聚类簇不再发生变化为止。 3.优化 1)mini batch:既然整个样本集合计算需要时间较长,那么通过抽样选取一部分样本进行聚类。 2)k-means++:原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心:假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K),则...
从聚类的结果来看,由于我们是用的是标准化后的 OHLC 数据,这 4 类市场状态对应的基本上是大阳线、大阴线、小阳线和小阴线。 由于观测点都是三维的,因此可以方便的在三维空间画出聚类的结果。以不同颜色表示不同的簇,这 4 簇的聚类结果如下图所示。大部分观测点都围绕在 (1.0, 1.0, 1.0) 附近,它们构成了...
k-means简介 k-means是无监督学习下的一种聚类算法,简单说就是不需要数据标签,仅靠特征值就可以将数据分为指定的几类。k-means算法的核心就是通过计算每个数据点与k个质心(或重心)之间的距离,找出与各质心距离最近的点,并将这些点分为该质心所在的簇,从而实现聚类的
4. 聚类算法的模型评估指标 不同于分类模型和回归,聚类算法的模型评估不是一件简单的事。在分类中,有直接结果(标签)的输出,并且分类的结果有正误之分,所以需要通过使用预测的准确度、混淆矩阵、ROC曲线等指标来进行评估,但无论如何评估,都是在评估“模型找到正确答案”的能力。而在回归中,由于要拟合数据,可以通过...
K-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 n 个组,其方法为: 首先选择?个随机的点,称为聚类中心(cluster centroids); 对于数据集中的每一个数据,按照距离?个中心点的距离,将其与距离最近的中心点关联起来,与同一个...
4)密度可达:对于xi和xj,如果存在样本样本序列p1, p2,..., pT,满足p1=xi,pT=xj,且pt+1由pt密度直达,则称xj由xi密度可达。也就是说,密度可达满足传递性。此时序列中的传递样本p1,p2,...,pT−1均为核心对象,因为只有核心对象才能使其他样本密度直达。注意密度可达也不满足对称性,这个可以由密度直达的不对...
本文介绍了K均值聚类算法(K-Means Clustering Algorithm,以下简称K-Means)相关内容。 简介 K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法。该算法原理为:先将数据分为K组,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,将每一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...
假定我们有以下4个数据需要进行分组: 首先我们需要选择K个点作为初始中心,每一个点代表一个聚类中心,从图上我们可以看出应该分成2类,所以K的值定义为2,分别是点A和点B。然后随机给这两个中心点赋值,我们就暂定为A(0,0)和B(9,12)。 第二步,对于样本中的数据对象,根据点与点的距离公式计算他们与聚类中心的...