参数n_clusters(即聚成几类,K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心)def__init__(self,n_clusters=6,max_iter=300,centroids=[]):self.n_clusters=n_clustersself.max_iter=max_iterself.centroids=np.array(centroids,dtype=float)#数组转换为矩阵#训练模型方法,K-Means聚类...
def kMeansInitCentroids(X,K): m = X.shape[0] m_arr = np.arange(0,m) # 生成0-m-1 centroids = np.zeros((K,X.shape[1])) np.random.shuffle(m_arr) # 打乱m_arr顺序 rand_indices = m_arr[:K] # 取前K个 centroids = X[rand_indices,:] return centroids 聚类个数K的选择 聚类是...
1.初始化中心点 functioncentroids=kMeansInitCentroids(X,K) centroids=zeros(K,size(X,2));% 初始化centroids为一个K by n 的矩阵 m=size(X,1); rands=randperm(m,K);% 从1到m中随机选取K个数 centroids=X(rands,:);% 从X中,选取K个点作为初始中心点 end 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
centroids=counter(:,1:n)./counter(:,n+1);%===end 1.3 随机初始化 不会两次选取同一个k数 kMeansInitCentroids.m %Initializethe centroids to be random examples%Randomlyreorder theindicesof examples randidx=randperm(size(X,1));%TakethefirstK examplesascentroids centroids=X(randidx(1:K),:);...
11# initCentroids选取任意数据集中任意样本点作为初始均值点 12# dataSet: 数据集, k: 人为设定的聚类簇数目 13# centroids: 随机选取的初始均值点 14definitCentroids(dataSet, k): 15numSamples, dim=dataSet.shape 16centroids=zeros((k, dim))#k行dim的0矩阵 ...
pp = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', random_state=42)labels_pp = kmeans_pp.fit_predict(data)centroids_pp = kmeans_pp.cluster_centers_# 数据可视化plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels_pp, cmap='viridis', marker='o')plt.scatter(centroids_pp[:, 0], centroids_...
K-means的直观体现是一个迭代过程,它通过猜测初始聚类中心点(centroids)开始,然后重复地将样本分配给最接近的中心,基于分配来重新计算中心点。 K-means算法如下: % Initialize centroids centroids = kMeansInitCentroids(X, K); for iter = 1:iterations...
D2 = np.array([min([np.linalg.norm(x-c)**2 for c in centroids]) for x in X]) ...
簇中所有数据的均值通常被称为这个簇的“质心”(Centroids)。在一个二维平面中,一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值,质心的纵坐标就是这一簇数据点的纵坐标的均值。同理可推广至高维空间。 在K-Means算法中,簇的个数K是一个超参数,需要人为输入来确定。K-Means的核心任务就是根据设定好...
n_clusters:整形,缺省值=8 【生成的聚类数,即产生的质心(centroids)数。】 max_iter:整形,缺省值=300 执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。 n_init:整形,缺省值=10 用不同的质心初始化值运行算法的次数,最终解是在inertia意义下选出的最优结果。