DBSCAN 原理 密度定义 算法步骤 优缺点 层次聚类 原理 步骤 距离计算方法 优缺点 K-Means 原理 K-Means是一种基于划分的聚类算法,旨在将数据集划分为k个簇(k为超参数,需要事先指定),使得每个簇内的数据点尽可能接近。算法通过迭代优化以下目标函数来实现聚类:min∑1k∑x∈cidistance(x,μi),其中,ci表示第i个...
k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。 k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。 k-means算法的处理过程如下: 首先,随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心; 对剩余的...
K-means:这是最常见的聚类算法之一,用于将数据分成预定义数量的簇。 层次聚类:通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。 DBSCAN:一种基于密度的聚类算法,能够识别任意形状的簇,同时对噪声和离群点具有较好的鲁棒性。 谱聚类:使用数据的相似性矩阵来进行聚类,特别适用...
fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetrics# 分3个质心,初始质心方法为随机,随机数种子为0kmeans=KMeans(n_clusters=3,init='random',random_state=0)kmeans.fit(X)y_pred=kmeans.predict(X)draw(kmeans,X,y_pred,3)print("迭代次数:%d"%kmeans.n_iter_)[[2.87269719-3.55992419][2.21813913...
太简单了!计算机博士4小时就教会了我【kmeans/DBSCAN/层次】三大聚类算法!(人工智能/机器学习/聚类)共计26条视频,包括:1-KMEANS算法概述、2-KMEANS工作流程、3-KMEANS迭代可视化展示等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
聚类算法实现:DBSCAN、层次聚类、K-means 之前也做过聚类,只不过是用经典数据集,这次是拿的实际数据跑的结果,效果还可以,记录一下实验过程。 首先: 确保自己数据集是否都完整,不能有空值,最好也不要出现为0的值,会影响聚类的效果。 其次: 想好要用什么算法去做,K-means,层次聚类还是基于密度算法,如果对这些...
聚类算法实现:DBSCAN、层次聚类、K-means、 人工智能大数据与深度学习 公众号:datayx 之前也做过聚类,只不过是用经典数据集,这次是拿的实际数据跑的结果,效果还可以,记录一下实验过程。 一些库的准备: 贴上了完整的代码,只需要改文件路径就可以了。 可以运行看一下效果,下图是使用K-means聚类出来的效果,K值设为...
百度试题 结果1 题目以下哪个算法不属于聚类算法? A. K-means算法 B. DBSCAN算法 C. Apriori算法 D. 层次聚类算法 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目数据挖掘中常用的聚类算法包括哪些? A. K-means B. 层次聚类 C. DBSCAN D. 支持向量机 相关知识点: 试题来源: 解析 A、B、C 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目下面哪种方法不适用于聚类分析? A. K-means算法 B. 层次聚类 C. 支持向量机 D. DBSCAN算法 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏