K-Means的目标是确保“簇内差异小，簇外差异大”，所以可以通过衡量簇内差异来衡量聚类的效果。前面讲过，Inertia是用距离来衡量簇内差异的指标，因此，是否可以使用Inertia来作为聚类的衡量指标呢？「肘部法（手肘法）认为图3的拐点就是k的最佳值」手肘法核心思想：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的...
3 数据描述 本次算法实验采用数据为三维点云数据,类似于实验室中三维激光扫描仪器所采得数据,形式上更为简单,整齐有规律,在cloudcompare中显示出来,如下图: 图4.2 数据原始图 数据为三维坐标系下的三个点云集,分别为球体,园面以及正方体,而test.txt文件中是一组三维的点集,是混乱的,聚类算法要做的便是将其中...
估计大家看到这里都会懵圈,上面的文字和流程图确实理解起来是有困难的!但是接下来,我们就会用一个简单的例子来让大家明白“k-means”算法具体是怎么执行的!大家不要灰心,继续往下学吧! 3.2 “k-means”算法具体实例 Step1: 首先准备好需要聚类的数据。(为了便于大家理解,我们这里使用的是表2-1中的数据,见表3-1...
K-means++是一种高效的聚类算法,广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。其核心思想是通过迭代优化,将相似的数据点划分为不同的簇。该算法通过迭代优化过程,可以有效地将相似的数据点划分为不同的簇,从而实现数据的自动分类和聚类。 机器学习 算法流程图 聚类算法 人工智能 K-means算法 ...
算法步骤的流程图: 相似性度量 对于类聚,怎样计算两个数据点的相似性,在空间坐标中,我们可以采用欧式距离来进行判断,距离越近,就表示数据点越“相似”。欧式距离表示为: 对应的python代码: importmathdefeuler_distance(point1:list,point2:list)->float:"""计算两点之间的欧拉距离,支持多维"""distance=0.0fora...
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图1 K-means算法流程图 (注:下图迭代5次仅为示例,具体迭代次数依数据点与中心点随机生成的不同而不同) 图2 初始化(包括选择需要进行分类的样本量) 编辑图3 生成数据并在图中绘制 图4 为第一类随机设定其初始中心点 图5 为第二类随机设定其初始中心点 ...
基于GPU的K-Means算法的主要流程图如图3所示。 图3 基于GPU的K-Means算法流程图 如图3所示,在任务职责分配方面,主机部分主要负责随机产生初始的K个簇的中心,对数据对象分配的结果进行预处理以及判断聚类过程是否已经收敛;而设备部分则主要负责数据独立的密集型计算过程。在数据存储方面,所有的数据对象以及簇中心的数据...
四、流程图 五、程序 importcv2importnumpyasnp img=cv2.imread('d:\\OpenCVpic\\Happyfish.jpg')row=img.shape[0]col=img.shape[1]cv2.imshow("img",img)defknn(data,iter,k):data=data.reshape(-1,3)# 使二维空间,变成一维空间,避免后面计算距离时使用双层循环,这样每一行代表不同空间的像素data=np...
K-means算法运行流程图 免费 使用模版 K-means加加算法流程图 免费 使用模版 算法流程图简约完整清晰 免费 使用模版 算法流程图简约清晰完整 免费 使用模版 冒泡算法流程图简约清晰完整 免费 使用模版 算法流程图简约清晰完整 免费 使用模版 算法流程图简约清晰完整 ...