通过公式(1)可计算出每对数据对象间的距离,根据距离的远近进行聚类成指定的类别数K。对每一类中的数据初步选取类心,取的方式有多种如: 1.该类所有数据的均值; 2.随机取k个数据作为类心; 3.选取距离最远的k个点作为类心等。 以上方法均需要对初步的类心进行迭代,当类心变化缓慢时便可认为收敛,此时该点便...
kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。 其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 k个样本作为簇中心,并计算所有样本与这 k个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与其...
K-means算法的基本原理是从初始的K个质心(centroid)开始,迭代地执行以下两个步骤:(1)将每个数据点分配到离其最近的质心所在的簇中;(2)根据每个簇中数据点的平均值来更新该簇的质心。这两个步骤不断迭代,直到簇不再发生变化或达到预设的迭代次数为止。 在Python中,可以使用scikit-learn库实现K-means聚类算法。
第一步.随机生成质心由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示: 第二步.根据距离进行分类红色和...
K– 均值聚类 聚类 聚类分析 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 登录/注册 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》...
我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应该被分类到的是哪一个类别当中,当然在我们实际的数据当中不会告诉我们哪个数据分在了哪一个类别当中,只会有X当中数据。在这里写代码的时候...