算法的运行效果如下图所示,我们可以看到上面的结果经过了3次迭代之后k-means算法收敛: K-means算法进行到这里,我们似乎已经得出了聚类的质心,但是不要忘记了我们的算法采取的是随机初始化k个簇的质心的方法,这样的话聚类效果可能会陷入局部最优解的情况,这样虽然有效果,但不如全局最优解的效果好。因此接下来的二分...
Kmeans 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 根据标记重新求中心点 对应 EM 算法中的 M 步 求似然函数最大化时(损失函数最小时)对应的参数 。EM 算法的缺点是容易陷入局部极小值,这也是 Kmeans 有时会得到局部最优解的原因。 三、...
直到1967年,教授James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法(Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations)》中首次提出“K-Means”这一术语,至此该算法真正开始被推广和应用,并发展出大量不同的改进算法。
首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分的聚类算法; 接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类...
使用Python实现 K_Means聚类算法: 问题定义 聚类问题是数据挖掘的基本问题,它的本质是将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以下条件: 同一聚类中的数据对象相似度较高; 不同聚类中的对象相似度较小。 相似度可以根据问题的性质进行数学定义。
具体算法流程如下: 1.初始化k个点作为聚类中心(通常随机选择) 2.计算每个样本距离k个聚类中心的距离,然后将每个样本分到距离其最近的中心所属的簇中; 3.重新计算k个簇的中心,中心为簇中所包含数据点的均值,; 4.重复2~3,知道k个聚类中心不再移动。
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
python之kmeans数据聚类算法 一 Kmeans原理 kmeans是属于无监督学习的数据聚类算法，根据点与点之间的距离推测每个点属于哪个中心，常用计算距离的方式有：余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离等，本文以欧式距离为例。图1假设每个点的维度是n，即每个点有n个特征维度，计算这些点数据到数据中心A、B、C的距离，从而将每个...
算法步骤 一、KMeans算法的步骤 对于给定的一组数据,随机初始化K个聚类中心(簇中心) 计算每个数据到簇中心的距离,并把该数据归为离它最近的簇。 根据得到的簇,重新计算簇中心。 对2、3 进行迭代直至簇中心不再改变或者小于指定阈值。 二、KMeans实现过程中需要注意的地方 ...