K-means聚类算法适用于各种类型的数据集,包括数值型和非数值型数据。而且,K-means算法对于处理大规模数据集也有较好的性能。 综上所述,K-means聚类算法在数据挖掘中具有广泛的应用,并且其效果评估方法可以帮助我们判断聚类结果的好坏。通过K-means算法的应用,可以实现客户细分、图像分割、基因表达数据分析等多个领域的...
Mini Batch K-Means算法聚类中心点: center= [[ 0.99602094 1.10688195] [-1.00828286 -1.05983915] [ 1.07892315 -0.94286826]] array([1, 2, 0], dtype=int64) 效果评估: score_funcs = [ metrics.adjusted_rand_score,#ARI metrics.v_measure_score,#均一性和完整性的加权平均 metrics.adjusted_mutual_info...
需求:基于scikit包中的创建模拟数据的API创建聚类数据,对K-Means算法和Mini Batch K-Means算法构建的模型进行评估。 常规操作: importtimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplfromsklearn.clusterimportMiniBatchKMeans, KMeansfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metrics.pairwiseimportpairwise_...
算法生成的聚类结果越是朝着簇内距离最小(类内相似性最大)和簇间距离最大(类间相似性最小)变化,那么Davies-Bouldin指数就会越小。 缺点: 因使用欧式距离,所以对于环状分布聚类评测很差。 外部评估的方法 外部有效指标是指当数据集的外部信息可用时,通过比较聚类划分与外部准则的匹配度,可以评价不同聚类算法的性能。
数据挖掘是一种从大规模数据集中提取知识和信息的过程,而K-means聚类算法是其中应用最广泛的算法之一。本文将介绍K-means聚类算法在数据挖掘中的应用,并探讨其效果评估方法和优势。 一、K-means聚类算法简介 K-means聚类算法是一种经典的无监督学习算法,其主要目标是将数据集划分成K个不同的簇,使得同一簇内的样本...
数据挖掘是一种从大规模数据集中提取知识和信息的过程,而K-means聚类算法是其中应用最广泛的算法之一。本文将介绍K-means聚类算法在数据挖掘中的应用,并探讨其效果评估方法和优势。 一、K-means聚类算法简介 K-means聚类算法是一种经典的无监督学习算法,其主要目标是将数据集划分成K个不同的簇,使得同一簇内的样本...
好的聚类算法,一般要求类簇具有: 簇内(intra-cluster) 相似度高 簇间(inter-cluster) 相似度底 一般来说,评估聚类质量有两个标准,内部评估评价指标和外部评估指标。 内部评估的方法 内部评估指标主要基于数据集的集合结构信息从紧致性、分离性、连通性和重叠度等方面对聚类划分进行评价。即基于数据聚类自身进行评估...
好的聚类算法,一般要求类簇具有: 簇内(intra-cluster) 相似度高 簇间(inter-cluster) 相似度底 一般来说,评估聚类质量有两个标准,内部评估评价指标和外部评估指标。 内部评估的方法 内部评估指标主要基于数据集的集合结构信息从紧致性、分离性、连通性和重叠度等方面对聚类划分进行评价。即基于数据聚类自身进行评估...