kmeans.fit(data)labels = kmeans.labels_centroids = kmeans.cluster_centers_# 数据可视化plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='viridis', marker='o')plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', marker='x')plt.xlabel('武功')plt.ylabel('内力')plt.title...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
这些改进也可以简称为K-means++算法,帮助算法本身在有限个样本点中选取合适的“种子质心” 而针对K-means的聚类簇个数初始指定问题,小编所熟知的就是通过一些交叉验证和指定一个合适的类簇指标,比如平均半径或直径,只要我们假设的类簇的数目等于或者高于真实的类簇的数目时,该指标上升会很缓慢,而一旦试图得到少于真实...
大家都知道，当质心不再移动，Kmeans算法就会停下来。在完全收敛之前，sklearn中也可以使用max_iter（最大迭代次数）或者tol两个参数来让迭代提前停下来。有时候，当n_clusters选择不符合数据的自然分布，或者为了业务需求，必须要填入n_clusters数据提前让迭代停下来时，反而能够提升模型的表现。max_iter：整数，默认30...
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1.n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。 2.init:初始化类中心的方法(即选择初始中心点的根据),默认“K-means++”,其他可选参数包括“random”。 3.n_init:使用不同类中心运行的次数,默认值是10,即算法会初始化10次簇中心,然后返回最好的一次聚类结果。
k 是指第 k 个中心点,于是我们有: 可以看出,新的中心点就是所有该类的质心。 EM 算法的缺点就是,容易陷入局部极小值,这也是 K-means 有时会得到局部最优解的原因。 参考 [1] 《机器学习》周志华 [2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/20463356 ...
简单来说,Kmeans 算法就是通过不断地调整簇的中心点,并将数据点指派到距离它最近的中心点所在的簇,来逐步将数据划分成若干个簇。 常见目标函数: 2.2算法步骤 算法执行步骤如下: 选取K个点做为初始聚集的簇心(也可选择非样本点); 分别计算每个样本点到 K个簇核心的距离(这里的距离一般取欧氏距离或余弦距离),...
kmeans.fit(X) # 获取簇标签 labels = kmeans.labels_ 5.2 算法的初始化策略 scikit-learn 中的 K-Means 实现支持多种初始化策略,如随机初始化和 K-Means++ 初始化,后者可以优化初始质心的选择,提高算法的稳定性和效率。 5.3 迭代过程与收敛条件
K-means是一种无监督学习算法，用于对数据进行聚类。该算法将数据集分为K个簇，每个簇包含最接近其质心的数据点。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。它是一种迭代算法，通过将每个数据点分配到最近的质心并计算新的质心来迭代地改进簇的质量...
上图当中白色的点表示最后收敛的位置,红色的X表示我们用Kmeans++计算得到的起始位置,可以发现距离最终的结果已经非常接近了。显然,我们只需要很少几次迭代就可以达到收敛状态。 当然Kmeans++本身也具有随机性,并不一定每一次随机得到的起始点都能有这么好的效果,但是通过策略,我们可以保证即使出现最坏的情况也不会太坏...