K-means聚类是一种非常流行的基于距离的无监督学习算法,以下是对其的详细介绍: 一、基本概念 K-means聚类用于将数据点划分为预定义的K个簇(或组),其中每个簇由其质心(即簇中所有点的均值)定义。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起,同时使不同簇之间的点尽可能远离。 二、工作原理和步骤 ...
在K-means中K是超参数,需要人工设定。面对一个新的数据集,目前没有一个准确的方法,帮助找出一个正确的K。直觉上,K设的越大,loss(Objective Function值)越小。当K与数据集大小相等时,loss达到最小值0,即每个数据点为一个类别。为了防止K过大,可以加入一些关于K的惩罚项。另一种确定K的方法是:选择当loss不在...
重新得到了4个类别的“新”中心后,我们需要判断“k-means”算法是否要继续执行下去。 判断条件: ① 得到这4个“新”中心的前后,所有的数据对象所属的类别没有变化过,则“k-means”算法结束。 ② 得到这4个“新”中心的前后,有任何一个数据对象所属的类别变化了,则“k-means”算法继续执行(注:这两句话可能...
阅读并讨论K-Means算法的特点。K-Means算法介绍K-Means又称为K均值聚类,在1967年由美国加州大学的詹姆斯,麦昆教授首次提出,但类似的算法思想可以追溯到
视频加载失败,可以 刷新 试试 00:00/00:00 评论 还没有人评论过,快来抢首评 发布 【视频讲解】深度神经网络优化K-Means聚类原理介绍 tecdat拓端 发布于:浙江省 2024.12.22 18:32 +1 首赞 收藏 【视频讲解】深度神经网络优化K-Means聚类原理介绍 推荐视频 已经到底了 热门视频 已经到底了 ...
KMean算法: 算法的特点是简单,并且高效。 其基本代码为: from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) y_pred = kmeans.fit_predict(X) 1. 2. 3. 4. 下面查看聚类中心: kmeans.cluster_centers_ ...
1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clustering)是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇(cluster)”)算法中的一种,也是最常用的聚类算法。K表示类别数,Means表示均值。K-means主要思想是在给定K值和若干样本(点)的情况下,把每个样本(点)分到离其最...
我们需要找出一种聚类算法,这就是今天要特别讨论的 k-means。 聚类 聚类算法通常来讲就是要按照相似性给数据分类。如果你是一个电商经营者,就可以用聚类算法识别出各种购物者的类型。你可能会发现有一种顾客在浏览三五个产品页面之后就会下单购买,另外一组用户可能需要浏览多达15个页面还要看很多评论才决定购买,而且...
K-Means算法的能够保证收敛,但不能保证收敛于全局最优点,当初始中心点选取不好时,只能达到局部最优点,整个聚类的效果也会比较差 1选择初始点的方法: 2 选择彼此距离尽可能远的那些点作为中心点 3先通过采样,基于层次法初步聚类输出k个簇,以簇的中心点的作为kmeans的中心点的输入 ...
1、kmeans kmeans, k-均值聚类算法,能够实现发现数据集的 k 个簇的算法,每个簇通过其质心来描述。 kmeans步骤: (1)随机找 k 个点作为质心(种子); (2)计算其他点到这 k 个种子的距离,选择最近的那个作为该点的类别; (3)更新各类的质心,迭代到质心的不变为止。