# 使用k-means聚类## k-means聚类的第一种方式:不进行变量分布的正态转换--用于寻找异常值# 1、查看变量的偏度var=["ATM_POS","TBM","CSC"]# var: variable-变量skew_var={}foriinvar:skew_var[i]=abs(df[i].skew())# .skew() 求该变量的偏度skew=pd.Series(skew_var).sort_values(ascending=...
首先,生成一些随机数据进行演示,然后应用 K-means 算法,并展示结果。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs# 生成模拟数据np.random.seed(0)X,y=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_state=0)# 应用K-means算法k...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应...
K-means聚类算法:原理、实例与代码分析 一、K-means算法原理回顾 二、实例与代码分析 三、总结与展望 在大数据时代的浪潮中,聚类分析作为一种无监督学习方法,正逐渐成为机器学习和数据挖掘领域中的热门话题。其中,K-means算法以其简单高效的特点,在各类应用场景中脱颖而出。本文将深入探讨K-means算法的原理,并通过...
该算法大致思路为:首先将所有的点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择其中一个簇继续划分。 选择方法自然是选择SSE增加更小的那个方式。 如此不断 "裂变",直到得到用户指定数目的簇。 伪代码: 1将所有点视为一个簇:2当簇数目小于k时:3对于每一个簇:4计算SSE5在给定的簇上面进行 k=2的K-Means聚类6...
Step 2 没有(或最小数目)聚类中心再发生变化 Step 3 误差平方和局部最小。 伪代码 选择k个点作为初始质心。 repeat 将每个点指派到最近的质心,形成k个簇 重新计算每个簇的质心 until 质心不发生变化 既然是学习最简单的K-means,就先不讲太多的复杂内容,直接上代码来实战一下。
基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中,作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一,一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。 一、基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理 KMeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用、最重要的聚类算法。KMeans聚类算法首先需要确定N个初...
简单粗暴!精讲逻辑回归、聚类算法Kmeans算法、线性回归实验分析,机器学习算法原理+代码!逻辑回归可能是世界上使用最广泛的单一分类算法共计6条视频,包括:逻辑回归算法、逻辑回归代码、Kmeans算法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
一、聚类的目标 使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。 二、聚类算法分类 1.基于划分 给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。 特点:计算量大。很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。