因此, k 均值算法采用了贪心策略,通过迭代优化来近似求解上式。其具体流程定义如图3-1,流程图如3-2。 图3-1 k-means算法流程 图3-2 k-means算法流程图 4. Sklearn代码解读之k-means聚类算法 为了更好的理解k-means算法的核心原理,下面将对sklearn库中k-means算法的定义及实现进行解读,k-means属于聚类算法...
它实现的是,将数据集中的n个点划分到k个聚类中,使得每个点都属于离此点最近均值点所对应的聚类。 K-means算法优点在于简单、快速,但其缺点也很明显。 (1)使用K-means算法就必须要求事前给出k值,也就是预先确定好想要把数据集分成几类。 (2)不同的初始化点,最后通过K-means得出的聚类结果也有可能产生差异。
接下来,使用 Python 的库来实现 K-means 算法。 首先,生成一些随机数据进行演示,然后应用 K-means 算法,并展示结果。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs# 生成模拟数据np.random.seed(0)X,y=make_blobs(n_samples=300,centers=4,clust...
随心390 公众号:优化算法交流地 交流群:786310511关注 视频活动 这就是我的大学! 聚类算法 | K-means聚类与DBSCAN原理及代码实现发布于 2021-05-16 16:39 · 1897 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 聚类聚类算法聚类分析无监督学习机器学习目标跟踪 ...
原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 聚类效果较优。 算法的可解释度比较强。 主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 K-Means的主要缺点有: K值的选取不好把握 对于不是凸的数据集比较难收敛 如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类效果不佳。
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K-Means是一种无监督的聚类算法,通过K-Means算法可以将样本自动划分类别。 2. K-Means的原理 2.1 牧师-村民模型 介绍K-means模型先介绍一下牧师-村民模型,因为简单的K-means模型几乎可以等价于牧师-村民模型。 牧师-村民模型:有四个牧师去郊区布道,一开始牧师们随意选了几个布道点,并且把这几个布道点的情况公告...