基于相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立地提出,直到1967年,...
Kmeans算法的核心思想是基于数据点之间的距离来进行聚类。它首先随机选择K个数据点作为初始的聚类中心,然后将每个数据点分配到最近的聚类中心所代表的簇中。完成分配后,重新计算每个簇的中心点(通常是取簇内所有数据点的平均值),然后再进行新一轮的分配。这个过程会不断迭代,直到聚类中心不再发生显著变化,或者达到预...
用不同的聚类中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。 init:有三个可选值:’k-means++’, ‘random’,或者传递一个ndarray向量。 此参数指定初始化方法,默认值为 ‘k-means++’。 (1)‘k-means++’ 用一种特殊的方法选定初始聚类中发,可加速迭代过程的收敛。 (2)‘random’ ...
K-means中心思想:事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,直到质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。由于每次...
K-Means虽然操作简单，但它对异常值敏感，且在处理非凸形状的数据集时可能不尽如人意。改进策略可能包括使用DBSCAN等其他聚类算法，或者对数据进行预处理和特征工程。结论 K-Means算法为我们提供了一种直观的聚类方法，但实践中需要灵活运用和调整，以适应不同数据集的特性。深入理解其原理和优化策略，将有...
接下来，我们详细介绍K-Means算法的基本步骤：首先从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始聚类中心；然后分别计算每个样本点到各个聚类中心的距离，并逐个分配到距离其最近的簇中；接着更新K个类中心位置，类中心定义为簇内所有对象在各个维度的均值；之后与前一次计算得到的K个聚类中心比较，如果聚类中心...