K-Means聚类成3个类别 聚类算法(clustering analysis)是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法,属于无监督学习方法。 K-means算法,也被称为K-平均或K-均值,是一种广泛使用的聚类算法,或者成为其他聚类算法的基础,它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。几个相关概念: K值:要得到的簇的个数; 质...
K-means 算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。( 来自百度百科 ) 使用sklean 的 KMeans 类非常方便,只需要给一个要分多少类的参数: n_clusters = 100 km =...
聚类算法换位K-means,只需将聚类部分代码换为: 1 2 kmeans = KMeans(n_clusters=ncomp,random_state=0) Labels = kmeans.fit_predict(X) 1 2 3 4 5 6 7 8 #高斯滤波 可平滑噪声 #替换即可 img =SKimg.imread(imgpath) img[:,:,0] = gaussian_filter(img[:,:,0], sigma=1) img[:,:,1...
基于K-means 和布谷鸟算法的流程模型聚类 丁斌①②DING Bin;伍章俊①②WU Zhang-jun 【摘要】摘要:流程模型聚类是流程管理领域的一个热门话题。本文提出一种 基于布谷鸟算法的 K-means 算法,该算法弥补了 K-means 算法的依赖初始解、 易陷入局部最优等缺点。本文从流程模型结构性能、成本、效率、顾客满意度 以及...