高斯混合分布的模型参数{(αi,μi,Σ)|1≤i≤k}{(αi,μi,Σi)|1≤i≤k}。αi 代表各个混合成分的系数(mixture coefficient),αi满足性质αi>0,Σαi=1,μi代表各个混合成分的n维均值向量,Σi代表n×n协方差矩阵。 高斯混合聚类步骤: 1),E步(计算ai): 2),M步(反推各个混合成分的参数): 重复...
2. KMeans参数说明 3. 代码及结果 4 聚类结果可视化 5. 评价聚类模型 5.1 评价体系 5.2 FMI评价法 5.3 轮廓系数 5.4 Calinski-Harabasz指数评价 1. 数据 采用sklearn自带数据集,鸢尾花数据集。 ‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, 'petal width (cm)'分别是花瓣长度...
说明：正值是正相关、负值时负相关，值越大变量之间的相关性越强。5.聚类模型 1)确定K值 通过手肘图法进行确定K值，手肘图如下：通过手肘图上判断，肘部数字大概是3或4，我们选择4作为聚类个数。2)建立聚类模型，模型参数如下：其它参数根据具体数据，具体设置。3)聚类算法结果输出 从上述表格可以看出，分群1占比3...
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...
1)在初始化时,随机选择K个样本作为初始的簇心,倘若此时随机的结果不好,比如两个随机的簇心挨得很近,这可能会导致模型收敛的速度减慢,常见的解决方式:K-Means++的优化。 先随机选取一个样本作为簇心,计算样本到该簇心的距离; 随机选择下一个簇心,此时选取时会倾向于选择和与最近簇心之间距离较大的样本作为簇...
model_kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0)#建立模型对象model_kmeans.fit(x)#训练聚类模型y_pre=model_kmeans.predict(x)#预测聚类模型#评价指标inertias=model_kmeans.inertia_#样本距离最近的聚类中心的距离总和adjusted_rand_s=metrics.adjusted_rand_score(y_true,y_pre)#调整后的兰德指数mutual_...
(2)模型参数估计 1.1.2、EM算法 1.2、贝叶斯公式 1.2.1、乘法公式 1.2.2、全概率公式 1.2.3、贝叶斯公式 二、代码实现 2.1、E-step 2.2、M-step 2.3、使用KMeans进行参数初始化 2.4、使用scikit-learn提供的GMM 三、参考链接 本文重点参考该篇博文: 版权声明:本文为CSDN博主「deephub」的原创文章,遵循CC 4.0...
步骤:分析→ 聚类分析 → K-Means → 选入数据 → 更多 → 模型设置 → 聚类簇数设置为4 → 超参数调优与绘图 → 绘制聚类图 → 确定 最终DMSAS的建模结果如下所示 Python 以下展示使用sklearn,并直接采用sklearn库自带的鸢尾花数据集对K-Means进行实现的案例,这里用到的类是sklearn.cluster.KMeans。 1....
该函数的第一个参数是数据集 X,第二个参数是 KMeans 模型的 labels_ 属性,该属性保存了每个数据点所属的聚类标签。 该函数返回整个数据集的平均轮廓系数,我们将其添加到 silhouette_scores 列表中。 最后,我们将轮廓系数最大的 K 值作为最佳的聚类数。