其中基本原理简述(主要是因为:1,K-means比较简单;2,网上有很多讲K-means基本原理的),重点放在代码实现上。 1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clustering)是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇(cluster)”)算法中的一种,也是最常用的聚类算法。
一、K-means聚类原理 1.1聚类算法的原理 我们经常接触到的聚类分析,一般都是数值聚类,一种常见的做法是同时提取N种特征,将它们放在一起组成一个N维向量,从而得到一个从原始数据集合到N维向量空间的映射——总是需要显式地或者隐式地完成这样一个过程,然后基于某种规则进行分类,在该规则下,同组分类具有最大的相似性...
KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇,然后按照平均法重新计算各个簇的质心,从而确定簇心,一直迭代,知道簇心的移动距离小于某个给定的值。 K-means 算法是一个迭代式的算法,其运算过程如下: 选择k个点作为初始聚类中心。(k需要我们程序自己设置) 计算其余所有点到...
前面几期介绍了Kmeans算法原理以及相应的实现过程,接下来我们将继续基于该方法来构建一个行情分类模型,并在BTC行情上进行一次实际应用。 1 定性分析 定性来讲,市场的行情可分为涨/跌/平三大状态,进一步细分也可以分为大涨/小涨/震荡/小跌/大跌五类状态,这种特点和kmeans算法较为匹配,我们后续将以此为基础来做一些...
K-means算法是一个迭代式的算法,其运算过程如下: 1、选择k个点作为初始聚类中心。(k需要我们程序自己设置) 2、计算其余所有点到聚类中心的距离,并把每个点划分到离它最近的聚类中心所在的聚类中。最常用的衡量距离的函数式欧几里得距离,叫做欧式距离。 3、重新计算每个聚类中所有点的平均值,并将其作为新的聚类中心...