K均值聚类也称K-means聚类，是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。因为需要计算距离，所以决定了K-means算法只能处理数值型数据，而不能处理分类属性型数据。K均值聚类...
k-means聚类算法的R语言实现 K-means算法假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下:(1)随机选择c个类的初始中心; (2)在第n次迭代中,对任意一个样本,求其到每一个中心的距离,将该样本归到距离最近的中心所在的类; (3)更新该类的中心值,一般利用均值、中位点等方法; (4
一个通常的做法就是运行KMeans很多次,每次随机初始化不同的 初始中心点,然后从多次运行结果中选择最好的局部最优解。 KMeans算法K的选择 没有所谓最好的选择聚类数的方法,通常是需要根据不同的问题, 人工进行选择的。 肘部法则(Elbow method) 改变聚类数K,然后进行聚类,计算损失函数,拐点处即为推荐的聚 类数 ...
应用场景选择:GPU/CUDA实现Kmeans适用于大规模数据集的聚类分析,对于小型数据集或对实时性要求较高的场景可能不太适用。因为小数据在CPU上的计算也足够快,在GPU上执行反而会在数据传输上花费大量时间 参考: 深入解读:如何使用GPU/CUDA实现Kmeans聚类算法-百度开发者中心 GitHub - serban/kmeans: A CUDA implementatio...
一、KMeans聚类分析算法原理 二、KMeans Stata命令介绍 三、Stata中的应用案例一:建模命令简单展示 四、Stata中的应用案例二:建模+分析 五、小结+Stata其它机器学习命令介绍 一、KMeans聚类分析算法原理 关于K均值聚类算法的原理,本人也已经在另外一篇文章中进行详细说明(并使用Python进行建模),在此不再赘述。具体可以...
1、聚类原理 2、数据划分方法 3、kmeans聚类算法 4、基于python的kmeans案例 5、基于python的肘部算法案例 聚类原理 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。即给定一组数据点,可以用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组,理论上同一组中的数据点颖具有相似的属性或特征,而不同...
案例:K-Means算法聚类 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplimportsklearn.datasetsasdsimportmatplotlib.colorsfromsklearn.clusterimportKMeans#引入kmeans ## 设置属性防止中文乱码mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']...
Python使用K-means聚类算法进行分类案例一则 K-means算法是经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一,其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 最终的k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类...
09 机器学习 - Kmeans聚类算法案例,1.需求对给定的数据集进行聚类本案例采用二维数据集,共80个样本,有4个类。样例如
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