K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
1. 随机初始化 K 簇质心 首先,我们将通过从数据集 X 中随机选取 K 个样本来初始化 K 个聚类质心。 请注意,这种初始化方法可能会导致在算法的不同运行中找到不同的集群。聚类还将取决于初始质心的位置。 k-means++算法是一种更智能的初始化算法,它产生更稳定的聚类,同时最大化质心与其他质心之间的距离。K-...
循环执行步骤1和步骤2,直至收敛,即迭代过程中质心不再更新。 Python 实现简单的 K-Means 算法如下: __author__='bin'# reference: https://datasciencelab.wordpress.com/2013/12/12/clustering-with-k-means-in-python/importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt# Lloyd's algorithm# inner loop ...
而K-means聚类当属无监督聚类算法中最经典的算法 。该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中 三、算法思想 话不多说,直接上算法思想 KNN的算法思想: 计算测试数据与各个样本数据之间的距离,通常为欧式距离; 按照距离的递增关系进行排序; 选取距离最小的K个点;(即最近的K个点) 确定前K个点所在类别的...
如果需要运行run_kmeans.mojo来对比四种实现,则需要安装mojo语言。否则使用python运行onnx_kmeans/create_model.py即可。 下面是python/numpy和onnx在初始化这一步的代码对比。 # Python self.centroids.append(data[np.random.randint(data.shape[0])]) ...
题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 。 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习。并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果。通过调节聚类算法的参数,来观察聚类...
题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 。 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习。并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果。通过调节聚类算法的参数,来观察聚类...
折叠收敛准则6 | 以下是一个更具体的示例,展示了如何使用迭代优化算法来实现紧凑化步骤。请注意,这仍然是一个简化的示例,实际应用中可能需要根据具体的问题和数据特性进行更复杂的处理。python复制import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeans# 假设我们已经有了压缩和重定向后的数据 X_redirectedX_redirect...
PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中... YruiZ 0 1693 python 用肘方法确定 kmeans 聚类中簇的最佳数量 2019-12-19 17:53 − 说明: KMeans 聚类中的超参数是 K,需要我们指定...
实现一个 k-means 算法和混合高斯模型,并且用 EM 算法估计模型中的参数。 2. 实验要求 用高斯分布产生 k 个高斯分布的数据(不同均值和方差)(其中参数自己设定)。 用k-means 聚类,测试效果; 用混合高斯模型和你实现的 EM 算法估计参数,看看每次迭代后似然值变化情况,考察 EM 算法是否可以获得正确的结果(与你...