出于对问题复杂度和计算量的合理预判,若聚类中心的更新超过了迭代次数上限,或者代价函数SSE已经小于所设定的阈值,我们都有理由提前终止。 此外,为了提高收敛速度,还可以考虑采用二分K-Means法,将所有点作为一个簇,将该簇一分为二,然后选择能最大程度降低聚类代价函数的簇划分为两个簇,以此进行下去,直到簇的数目等于...
干货|机器学习:Python实现聚类算法之K-Means 1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。 K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k...
具体算法表示如下:下图展示了K-means聚类算法的支持函数在Python环境下的具体表示: 在上述算法清单中,包含了几个K-均值算法中要用到的辅助函数。LoadDataSet()函数是将文本文件导入到列表中,文本文件每一行为tab分隔的浮点数,每一个列表会被添加到dataMat中,最后返回dataMat;函数distEclud()用于计算两个向量的欧式距...
K-means的损失函数为数据点与数据点所在的聚类中心之间的距离的平方和,也就是: 其中μ为数据点所在的类别的聚类中心,我们期望最小化损失,从而找到最佳的聚类中心和数据所属的类别。 2.1 陷入局部最小值问题及改进 然而,上面说到,在K-means算法的第一步是随机选取k个位置作为聚类中心,这可能就会导致,不同的初始...
Python——Kmeans聚类算法、轮廓系数(算法理论、代码) 目录 1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 1.2 距离度量 1.3 K-means算法流程 1.4 K值的选择 1.5 K-means的优点 1.6 K-means的缺点 1.7 聚类的评价指标 2 代码解释 3 实操
在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans类中。使用KMeans进行聚类分析时,需要关注以下几个关键参数: n_clusters:整数,指定要形成的聚类数目。 init:字符串或ndarray,指定初始质心。默认为’k-means++’,表示使用k-means++算法进行初始化。 n_init:整数,指定用不同的质心初始化方法运行算法的次数。默认为...
python KMeans用法选项示例详解 源自专栏《Python床头书、图计算、ML目录(持续更新)》 sklearn.cluster.KMeans 类型 class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, *, init='k-means++', n_init='warn',max_iter=300,tol=0.0001, verbose=0, random_state=None, copy_x=True,algorithm='lloyd')[source] ...
另外,可以通过python内置的sklearn库实现好的kmeans算法,对鸢尾花数据集进行聚类分析。 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data[:, :] #绘制数据分布图 plt.subplot(2...
kmeans函数python参数 Kmeans函数是一种常用的聚类算法,用于将一组数据分成多个簇,每个簇内的数据点相互之间的相似度较高,而不同簇之间的相似度较低。在Python中,我们可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现Kmeans算法。 KMeans类的主要参数包括: 1. n_clusters:指定要将数据分成的簇的数量。这是必需的参数,...