K-means算法接受输入量K,然后将N个数据对象划分为K个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 二、伪代码 1 选择K个点作为初始质心。 2 Repeat 3 将每个点指...
我们需要知道的是 K-means 聚类的迭代算法实际上是 EM 算法。EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。在 K-means 中的隐变量是每个类别所属类别。K-means 算法迭代步骤中的每次确认中心点以后重新进行标记对应 EM 算法中的 E 步求当前参数条件下的 Expectation。而根据标记重新求...
这样不断迭代,中心不断“移动”,最终中心点“移动”到所属类别“中心”位置,分类算法就大功告成。 2.1 K-means伪代码理解 K-means算法的伪代码描述如下: 其中K表示中心点的数目,u_{1},...u_{k},表示K个中心点的坐标,每个中心点代表一个聚类,因此有K个聚类。 首先随机选择K个中心点u_{i}。 每一次迭...
k均值算法的工作流程如下, 首先,给定随机的K个初始质心,然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,过程是为每个点寻找最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇; 然后为每个簇更新质心,质心为所有点的平均值。 其伪代码如下: 创建k个点作为初始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个点 对每...
二分K-均值算法的伪代码: 将所有点看成一个簇 当簇数目小于k时 对于每一个簇 计算总误差 在给定的簇上面进行k-均值聚类(k=2) 计算将该簇一分为二的总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分操作 另一种做法是选择SSE最大的簇进行划分,直到簇数目达到用户指定的数目为止。
1. Kmeans聚类算法原理 1.1 概述 K-means算法是集简单和经典于一身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。 该算法认为类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。
K-means聚类算法 1、K-means聚类算法有什么用 2、聚类的概念 3、K-means算法意思 4、算法伪代码 5、优缺点 6、代码+结果 7、优化 8、数据 1、 用于分类,但与之前的分类算法又不同,之前是给定已经分好组的数据进行操作,对训练集分类,而现在的分类则是对一组未知的组别的数据进行分组,比如给你一些花,要求...
(1),?(2),…,?(?)来存储与第?个实例数据最近的聚类中心的索引,K-均值算法的伪代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 Repeat{fori=1to mc(i):=index(form1toK)ofcluster centroid closest tox(i)fork=1toKμk:=average(mean)ofpoints assigned to cluster k}...
这也验证了K-means的改进思想:即离当前已有聚类中心较远的点有更大的概率被选为下一个聚类中心。 可以看到,该例的K值取2是比较合适的。当K值大于2时,每个样本会有多个距离,需要取最小的那个距离作为D(x)。 3.MiniBatch k-means 伪代码及复杂度 参考:...
算法理解 K-Means 算法简单说,就是一个do-while循环。 伪代码如下: 代码语言:javascript 复制 选择K个点作为初始质心 repeat 将每个点指派到最近的质心,形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 上面伪代码几句话虽然少,但是对K-Means算法对描述已经很透了。