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的聚类算法; 接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类...
(1)给定K值和K个初始类簇中心点 (2)把每个点分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中 (3)所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值) (4)然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数。 三、实现代码 KMeans的getR...
idx = kmeans(X,k,Name,Value) %可以指定距离、使用新的初始值重复聚类的次数或使用并行计算。 [idx,C] = kmeans(___) %返回值可以返回中心点的坐标 [idx,C,sumd] = kmeans(___) %返回向量中点到质心距离的簇内总和sumd [idx,C,sumd,D] = kmeans(___) %返回输入矩阵中每个点到每个质心的...
⽤Python实现K-means聚类算法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as datasets def create_data():X,y = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_features=2,centers=[[1,0],[5,4],[2,3],[10,8],[7,4]])return X,y def init_centers(data,k):m, n...
用Python实现K-means聚类算法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as datasets def create_data(): X,y = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_features=2,centers=[[1,0],[5,4],[2,3],[10,8],[7,4]]) ...