K-means是一种聚类方法,聚类是针对给定的样本,依据它们特征的相似度或距离,将其归并到若干个“类”或“簇”的数据分析问题。 聚类的目的是通过得到的类或簇来发现数据的特点或对数据进行处理。 聚类属于无监督学习,因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归类,而类或簇事先并不知道。 1.3 KNN 和 K-means对比 ...
K-Means聚类的Python实践 K-Means应该是最简单的聚类算法之一了吧,理论上很简单,就是随即初始化几个中心点,不断的把他们周围的对象聚集起来,然后根据这群对象的重置中心点,不断的迭代,最终找到最合适的几个中心点,就算完成了。 然后,真正实践的时候才会思考的更加深入一点,比如本文的实践内容就是一个失败的案例(...
KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X(实际上是空间向量点)划分为K个无交集的簇。 直观上来看是簇是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。 簇就是聚类的结果表现。 (2)什么是“质心” 簇中所有数据的均值,通常被称为这个簇的“质心”(centroids...
一个类是样本的一个子集。直观上,相似的样本聚集在同类,不相似的样本分散在不同类。 2. 距离或相似度度量在聚类中起着重要作用。 常用的距离度量有闵可夫斯基距离,包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离以及马哈拉诺比斯距离。常用的相似度度量有相关系数、夹角余弦。...
聚类分析是一种典型的数据挖掘方法,其主要思想是将数据聚集为若干类,使得各个聚类之间的差别最大,聚类内的数据差别最小。K-means算法是一种思想简单,聚类收敛速度快的,被广泛应用于各个领域的聚类算法。在大数据聚类分析中,敏感信息的隐私泄露问题成为此类应用的一个严重障碍。如何高效的实现数据挖掘,同时保护个体的...
结合K-means的并行粒子群优化-计算机工程与应用 Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2011，47（19）微粒群优化算法（Particle Swarm Optimization ，PSO ）是一种群体智能优化算法，于1995年首次由Eberhart 和Kennedy 提出[1-2]。其源于对鸟类在搜索食物的过程中个体之间信息的交流和共享，群体中的...
本文研究的是基于K-Means与区域生长的ROI图像分割算法，该算法利用一种较精确的基于聚集的分割算法，核心思想是首先对图像进行灰度处理，接着利用K-Means亮度的划分可以比较准确的提取出图像的感兴趣区（ROI)。然后，利用自适应阈值算法，根据目标与背景区域的特征方差取最大值时即为图像的最优阈值T完成对图像ROI的...
通过标准偏移量K-means聚类分析算法,将具有学科成绩属性特征的考生聚集到各自的聚类项中,通过计算各个聚类项的平均分、标准差、最高分和最低分4个特征值,进行数据分析对比,验证聚类结果.各学科间简单相关性分析中的相关系数,能够反映出2个学科间是否具有相关性及相关程度.偏相关分析能够剔除其它学科因素影响,而真实的...
故此,在我们跃入之前,回顾一下我们在 AHC 下涵盖的内容,并看看它与 “k-均值”聚类的对比,也许会有所帮助。聚集层次化聚类算法,通过把数据集中的每个数据点分类,当作聚类来初始化。然后,该算法会根据接近程度,将它们迭代合并到聚集之中。典型情况下,聚类的数量不能预判,但分析人员可以通过查看构造的树状图来判定...
简单来说,KMeans 是一种聚类方法,$k$ 是一个常数值,由使用者指定,这种算法负责将特征空间中的 $n$ 个向量聚集到 $k$ 个簇中。 比如,下图就是一个 $k=3$ 的 KMeans 算法聚类前后的情况。 算法步骤 其算法运行过程大致如下: Step 0:用户确定 $k$ 值,并将 $n$ 个样本投射为特征空间(一般为欧氏空间...