SSE=k∑i=1∑p∈Ci|p−mi|2 Ci 表示第i个簇,mi表示第i个簇的质心,p是数据样本点。 根据误差平方和SSE来选择K值,但并不是选SSE最小时对应的K,而是选SSE突然变小时的K,如下图,K应选3,图似手肘故得名。 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.clusterimportKMeans from s...
一、K-Means聚类 其实它是一种基于质心的聚类,为什么这么说呢?因为它的设计思想就是从总样本中找到几个标志性的数据,将其定为每个簇的数据中心,然后分别判断每个数据的距离状况,然后进行更新每个簇内的质心。 对于样本集D = { x 1 , x 2 . . . x n } D=\{x_1,x_2...x_n\}D={x1,x2...xn...
初始化:n个顶点、k个类 一批顶点(绿色), k个种子(k = 2, 红色、紫色) 2. 分类:n*k次向量计算 所有的顶点根据其与k个种子的距离进行分类 3. 根据集合反向计算聚类中心 重新计算每个集合的聚类中心X 4. 重复步骤2,根据新的聚类中心重新将所有点分类,n*k次向量计算 所有顶点重新分类 5. 重复执行步骤3,...
# 聚类, k是聚类数目 centroids, variance = kmeans(features, k) code, distance = vq(features, centroids) codeim = code.reshape(steps, steps) codeim = np.array(Image.fromarray(codeim).resize((im.shape[1], im.shape[0]))) return codeim # k = 5 infile_Stones = 'stones.jpg' im_Sto...
之前讲解了有监督学习分类算法KNN,这期讲解无监督学习聚类算法K-Means(也称K-平均,K-均值),我们知道KNN和K-Means区别主要有两点: KNN是有监督,K-Means无监督,KNN是分类算法,K-Means是聚类算法。 预热 监督学习和无监督学习 对于"监督学习"(supervised learning),其训练样本是带有标记信息的,并且监督学习的目的是...
图解机器学习:K-means如何精细处理centroid的random intialization和选择最优cluster数量 深度碎片 提问前,请看我的个人简介3 人赞同了该文章 图解机器学习:K-means如何精细处理centroid的random intialization和选择最优cluster数量.mp4 吴恩达机器学习图解笔记_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili p59...
kmeans特征提取原理,详细代码图解分析 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/27378513 原理部分主要来自大牛zouxy09和trnadomeet两个人的博客;后面的代码详细讲解为自己精心编写 一、概述 非监督学习的一般流程是:先从一组无标签数据中学习特征,然后用学习到的特征提取函数去提取有标签数据特...
Kmeans聚类算法详解与实现,Kmeans算法的MATLAB实现、python实现源代码都有。附有算法原理的解析。对应的博客地址:http://blog./zengxiantao1994/article/details/73441922
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。 比如将下图中数据分为3簇,不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。
1. K-Means 定义 K-means聚类算法首先是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个样本与各个聚类中心之间的距离,把每个样本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。每分配一次样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件...