当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故Inertia的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以Inertia的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓，也就是说Inertia和k的关系图是一个手肘的形状，而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。
k-means 算法接受一个参数k,表示将数据集中的数据分成 k 个聚类。在同一个聚类中,数据的相似度较高;而不同聚类的数据相似度较低。k-means 算法的步骤为: 步骤一:选择任意 k 个数据,作为各个聚类的质心,(ps:质心也可以理解为中心的意思),执行步骤二; 步骤二:对每个样本进行分类,将样本划分到最近的质心所在...
Step5:确定聚类结果 图3-1 “k-means”算法流程图 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...
聚类是非监督学习的一个最常见的例子,聚类算法往往是对当前训练数据集中的数据点进行相似度计算,将相似的数据点聚在一起。聚类算法模型如下图 4 所示。图中,根据一定的相似度算法,将各个输入的离散样本点聚集成三个簇,每个簇内各个点的相似度较高。 图4. 聚类算法...
首先我们做一个算法的流程图: 算法步骤 根据该流程,我们应该现实现一个随机产生k个聚类中心的功能 随机产生分类中心 那么我们还应该有一个读取数据文件的操作,我们也用一个函数实现。 读入数据 我们将这两个功能组合一下,第一个步骤就完成了。 步骤一:初始聚类中心 步骤2,我们需要有这样两个功能,计算每个点到各个...
k-means(k-均值)属于聚类算法之一，笼统点说，它的过程是这样的，先设置参数k，通过欧式距离进行计算，从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法，下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念：（1） K值：即要将数据分为几个簇；（2） 质心：可理解为均值，即向量各个维度取...
Kmeans聚类算法原理简单,效果也依赖于k值和类中初始点的选择。 2 算法结构与实现方法 Kmeans算法相对比较简单,本次算法实现采用C++语言,作为面向对象设计语言,为保证其良好的封装性以及代码重用性。软件包含三个部分,即kmeans.h,kmeans.cpp和main.cpp。
其流程如下: 1. 初始化:选择K个初始质心点,可以是随机选择或通过其他方法确定。 2. 分配数据点:将每个数据点分配到最近的质心点所代表的簇中。 3. 更新质心:重新计算每个簇的质心点,即簇中所有点的平均值。 4. 判断收敛:如果质心点不再发生变化,或者达到最大迭代次数,则算法收敛。 5. 输出结果:返回聚类...
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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 ...