增量式K-means:对于大规模数据集,可以采用增量式K-means算法进行分布式计算,提高计算效率。 引入核函数:将K-means算法扩展为Kernel K-means算法,使用核函数将数据映射到高维空间,处理非线性可分的数据。 K-means++ K-means++ 是一种改进的 K-means 算法,主要针对初始质心选择的问题。K-means++ 的优势在于能够选...
# 传入数据集和k值def kmeans(data, k):# 计算样本个数numSamples = data.shape[0]# 样本的属性,第一列保存该样本属于哪个簇,第二列保存该样本跟它所属簇的误差clusterData = np.array(np.zeros((numSamples, 2)))# 决定质心是否要改变的质量clusterChanged = True# 初始化质心centroids = initCentroids(...
4、逻辑回归代码讲解 16:31 5. KNN算法原理 09:58 6. KNN代码 17:43 7. 决策树原理 12:54 8. 决策树代码讲解 07:25 9. k-means原理讲解 08:41 10. k-means代码讲解 10:37 11. svm原理讲解 13:33 12. svm 代码讲解 10:58 13. 集成学习原理 07:14 14. 集成算法-随机森林代码...
完整代码 K-means优化算法(K-means Optimizer, KO)是一种新型的元启发式算法(智能优化算法),灵感来源于使用K-means算法建立聚类区域的质心向量。不同于以往的动物园算法,该算法原理新颖,在优化算法中巧妙引入聚类算法,值得一试!该成果由Hoang-Le Minh于2022年9月发表在SCI一区顶刊《Knowledge-Baesd Systems》上!
K-means聚类算法思想可以看它设计诞生的伪代码看出: 我们发现这是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取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...