kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。 其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 k个样本作为簇中心,并计算所有样本与这 k个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与其...
通过公式(1)可计算出每对数据对象间的距离,根据距离的远近进行聚类成指定的类别数K。对每一类中的数据初步选取类心,取的方式有多种如: 1.该类所有数据的均值; 2.随机取k个数据作为类心; 3.选取距离最远的k个点作为类心等。 以上方法均需要对初步的类心进行迭代,当类心变化缓慢时便可认为收敛,此时该点便...
介绍了k-means++聚类算法的原理和一个python实现k-means++聚类算法案例,希望对大家有所帮助,代码放在评论区,欢迎大家在评论区提出问题讨论。
K-means算法的基本原理是从初始的K个质心(centroid)开始,迭代地执行以下两个步骤:(1)将每个数据点分配到离其最近的质心所在的簇中;(2)根据每个簇中数据点的平均值来更新该簇的质心。这两个步骤不断迭代,直到簇不再发生变化或达到预设的迭代次数为止。 在Python中,可以使用scikit-learn库实现K-means聚类算法。
第一步.随机生成质心由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心,什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示: 第二步.根据距离进行分类红色和...