K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有...
1、K均值(K-Means)是聚类算法中最为简单、高效的,属于无监督学习算法。 聚类算法有K均值聚类(K-Means)、基于密度的聚类(DBSCAN)、最大期望聚类(EM)、层次聚类等多种类型。其中层次聚类写过相关博客,参考Cheer:凝聚层次聚类及python/sklearn/scipy实现 2、核心思想:由用户指定K个初始质心(initial centroids),以作...
下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2。 4、算法实现步骤 k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算...
构建K-Means算法的代码如下: def kmeans(data, k, cent): ''' kmeans算法求解聚类中心 :param data: 训练数据 :param k: 聚类中心的个数 :param cent: 随机初始化的聚类中心 :return: 返回训练完成的聚类中心和每个样本所属的类别 ''' m, n = np.shape(data) # m:样本的个数;n:特征的维度 subCe...
KMeans算法思想 基本聚类方法 算法伪代码: 算法时间复杂度: 时间复杂度:O(T*n*k*m) 空间复杂度:O(n*m) n:元素个数,k:第一步中选取的元素个数,m:每个元素的特征项个数,T:第5步中迭代的次数。 算法代码: # 注意,这里采用的是完全随机初始化,这样的效果不是很好。因为可能会存在有病态的初始化结果。
随机选择k个质点foriinrange(n):#迭代n次根据点与质点间的距离对于X_train进行聚类 根据mean值迭代更新质点 计算SSE_train 计算SSE_test 画图 算法流程图: 三、代码实现 1、导入库 importpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split ...
kmeans聚类案例代码 以下是一个简单的Python示例代码,演示了如何使用scikit-learn库中的KMeans算法进行聚类: python. # 导入所需的库。 import numpy as np. import matplotlib.pyplot as plt. from sklearn.cluster import KMeans. from sklearn.datasets import make_blobs. # 生成模拟数据。 n_samples = 300...
【注】完整版代码、数据、技术交流文末提供。 聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法: kmeans聚类原理 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭先验知识、验证法确定取值); 2.针对数据集中每个样本 计算它到 k 个簇类中心的距离,并将其归属到距离...
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...