kmeans聚类算法的主要功能是在大量的数据样本中将相似的样本聚集在相同的类,而将不同的样本分散在不同的类中。举例来说,假设现在需要按照中国城市的人口数进行分类,那么我们可以使用kmeans聚类算法,通过事先给定需要分的种类的个数,通过算法自动得到城市簇,其中人口总数相似的城市被分为一簇。 kmeans聚类算法在实际中...
KMeans算法是聚类中最常用最普遍的一种算法,该算法最大的特点就是简单,易于理解,运算速度快。 首先输入一个合适的k值,即希望将数据集分成k个分组。 从数据集中随机选择k个数据点作为质心 对集合中的每个点,计算与质心的距离(欧式距离法),离哪个质心最近,就属于哪个分组。 这时从数据集中重新选择一个新的质心。
通过scikit-learn的KMeans对象来实现k-means++算法,只需将init参数的值random替换为k-means++(默认值)即可。 k-means算法还有另一个问题,就是一个或多个簇的结果可能为空。但k-medoids或者模糊C-means算法中不存在这种问题,我们将在下一小节讨论这两种算法。 不过,此问题在当前scikit-learn实现的k-means算法中是...