sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1.n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。 2.init:初始化类中心的方法(即选择初始中心点的根据),默认“K-means++”,其他可选参数包括“random”。 3.n_init:使用不同类中心运行的次数,默认值是10,即算法会初始化10次簇中心,然后返回最好的一次聚类结果。
从图像上看，貌似可以直接把他分为3个簇，因此，我们设置 k=3，然后我们随机生成3个点，再通过欧式距离公式，计算每个点到这三个点之间的距离，距离哪个点最近的，就归类，于是它就变成了这样： 当然，这样还不够，毕竟这三个点只是随机生成的，而且我们还需要不断调整以达到更好的聚类效果；因此我们计算初次分...
对初始聚类中心敏感:K-means算法对初始聚类中心的选择很敏感,不同的初始中心可能会导致不同的聚类结果。 需要预先确定聚类数量K:K-means需要预先确定聚类的数量K,这可能需要一些领域知识或者使用一些方法来确定最优的K值。 对异常值和空值敏感:K-means算法对异常值和空值敏感,这些值可能会对聚类结果产生不利影响。 ...
在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans。一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的。用KMeans类的话,一般要注意的仅仅就是k值的选择,即参数n_clusters;如果是用MiniBatchKMeans的话,也仅...
K-means详解 1.简介 K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错。 2.算法步骤 1)从n个数据中随机选择 k 个对象作为初始聚类中心; 2) 根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个数据点与这些中心对象的距离;并根据最小距离准则,重新对数据进行划分;...
K-Means是个简单实用的聚类算法,这里对K-Means的优缺点做一个总结。 优点 1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。 4)主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 缺点 1)K值的选取不好把握 2)对于不是凸的数据集比较难收敛 ...
KMeans函数的参数详解: n_clusters:整型,缺省值=8 ,生成的聚类数。 max_iter:整型,缺省值=300 。 执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。 n_init:整型,缺省值=10 。 用不同的聚类中心初始化值运行算法的次数,最终解是在inertia意义下选出的最优结果。
一、K-means算法概述 K-means算法是一种非常经典的聚类算法,其主要目的是将数据点划分为K个集群,以使得每个数据点与其所属集群的中心点(质心)的平方距离之和最小。这种算法在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。 二、K-means算法的基本原理 ...
K-Means聚类 聚类分析中最广泛使用的算法为K-Means聚类算法 给定一个n个对象或元组的数据库,一个划分方法构建数据的k个划分,每个划分表示一个簇,k<=n,而且满足 (1)每个组至少包含一个对象; (2)每个对象属于且仅属于一个组 划分时要求同一个聚类中的对象尽可能地接近或相关,不同聚类中的对象尽可能地远离或...
K均值聚类算法的基本思想是让簇内的样本点更“紧密”一些,也就是说,让每个样本点到本簇中心的距离更近一些。 常采用该距离的平方之和作为“紧密”程度的度量标准,因此,使每个样本点到本簇中心的距离的平方和尽量小是k-means算法的优化目标。每个样本点到本簇中心的距离的平方和也称为误差平方和(Sum of Squared...