K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应...
1.聚类 当数据只有特征而没有标签时,可以用聚类将数据分类。所以说,聚类是一种无监督的算法 2.k-means聚类 k-means聚类的基本思想为让同一个簇内的点尽量靠近,及最小化平方误差。用数学描述:假设样本可以分为K个簇,分别是(C1,C2,...,CK),Ci为第i个簇的样本的集合,则最小化平方误差为: E=∑i=1k∑x...
K-Means算法是机器学习中一个非常简单且使用的聚类算法。其只具备一个超参数K,代表着样本的类别数。假设k=2则表示我们希望将样本分为两类,另外k-means能够自主寻找样本数据的内部结构。该算法是基于假设:特征空间中相近的两个样本很可能属于同一类别。
今天我们来看一个非常常见和使用的无监督机器学习算法——K-均值聚类(K-means) 首先我们先了解一下这个算法的大致背景: 首先要知道什么是聚类 聚是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为无监督学习。
k-means聚类的核心是通过最小化样本点与其所在簇质心的平方误差，目标是使同一簇内的点尽可能相近。其数学表达为：假设数据分为k个簇，目标是找到一组质心[公式]，使得所有样本点到其所属簇质心的距离平方和最小，公式为[公式]，其中质心[公式]由所有簇中点的平均值决定。解决过程采用迭代法：首先随...
想象力智造局正式开业:一分钟搞懂AI原理—K均值聚类(K-means)ai 人工智能 ai人工智能 有ai就有无限可能 k均值聚类算法0 0 2024-08-21 21:18:16 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~点赞 投币 收藏 分享 - 想象力智造局正式营业 科技 计算机技术 人工智能...
K均值算法也可以在线方式运行。这时,通过时间平均,导出相应的聚类中心和相应的组。即对于给定的数据点x,该算法求最近的聚类中心ci,并用下面公式进行修正: (6.8) 这种在线公式本质上嵌入了许多非监督学习神经元网络的学习法则。 6.2.3模糊C均值聚类 模糊C均值聚类(FCM),即众所周知的模糊ISODATA,是用隶属度确定每个...
机器学习-k均值聚类算法-k_means原理14 非监督学习