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。
几乎每个算法都有其缺点，这个算法也不例外，优点是原理简单，实现容易，缺点如下：（1）不规则点的聚类结果会有所偏差，如下图，比如我们想分成4个簇，俩眼睛一嘴巴以及外轮廓，但效果总是难以达到。（2）k值难以确定。比如下面这样的图，应该把它从中间分割得到两块呢还是分成左中右三块呢，难以确定。想要第一...
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 ...
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...
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。
其具体流程定义如图3-1,流程图如3-2。 图3-1 k-means算法流程 图3-2 k-means算法流程图 4. Sklearn代码解读之k-means聚类算法 为了更好的理解k-means算法的核心原理,下面将对sklearn库中k-means算法的定义及实现进行解读,k-means属于聚类算法,因此在scikit-learn-main\sklearn\cluster目录下的_kmeans.py...
一、k-means算法思想: 第一步,从文件中读取数据,点用元组表示,点集用列表表示。 第二步,初始化聚类中心。首先获取数据的长度,然后在range(0,length)这个区间上随机产生k个不同的值,以此为下标提取出数据点,将它们作为聚类初始中心,产生列表center。
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K均值算法属无监督学习之一,通常用于探索性数据分析(exploratory data analysis),或者用来检测异常。它是在没有事先标注数据类别的前提下对数据进行聚类。学习本课程除了需要掌握基本的Scratch基础,如使用Scratch画图外,需要对Scratch的语句结构有更加深入的理解,且需要基础的机器学习知识与更高的逻辑思维能力。
1、K-means K均值(无监督算法,聚类算法,随机算法) 2、KNN(K Nearest Neighbor) K近邻(有监督算法,分类算法) 3、逻辑回归(分类算法) 4、决策树(有监督算法,概率算法) 5、随机森林(集成算法中最简单的,模型融合算法) 6、朴素贝叶斯 7、EM算法 8、Adaboost(集成算法之一) ...