对初始聚类中心敏感:K-means算法对初始聚类中心的选择很敏感,不同的初始中心可能会导致不同的聚类结果。 需要预先确定聚类数量K:K-means需要预先确定聚类的数量K,这可能需要一些领域知识或者使用一些方法来确定最优的K值。 对异常值和空值敏感:K-means算法对异常值和空值敏感,这些值可能会对聚类结果产生不利影响。 ...
KMeans是无监督学习的聚类算法,没有样本输出;而KNN是监督学习的分类算法,有对应的类别输出。KNN基本不需要训练,对测试集里的点,只需要找到在训练集中最近的k个点,用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。而KMeans则有明显的训练过程,找到k个类别的最佳质心,从而决定样本的类别。当然,两者也有一些相似点,都包...
1)对于K-Means算法,首先要注意的是k值的选择,一般来说,我们会根据对数据的先验经验选择一个合适的k值,如果没有什么先验知识,则可以通过交叉验证选择一个合适的k值。 2)在确定了k的个数后,我们需要选择k个初始化的质心,就像上图b中的随机质心。由于我们是启发式方法,k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果...
一种常见的优化方法是采用最大距离法,如:首先选取数据集中距离最大的两个点作为初始聚类中心,将剩余数据对象依据到聚类中心点距离的远近分配到相应的簇中,并更新聚类中心,然后继续寻找与聚类中心距离最远的点作为下一个中心点…… 与此类似地还有K-Means++,它是传统K-Means的改良版,同样是基于最大距离,这里结合...
K-Means算法的工作原理可以分为以下三个步骤: Step 1:从数据集中随机选取K个点作为初始聚类中心。 Step 2:将每个样本点分配给距离其最近的聚类中心,然后根据分配结果重新计算每个类的中心点。 Step 3:重复第2步,直到类中心不再发生变化,或者达到指定的最大迭代次数。
k-means(k-均值)属于聚类算法之一，笼统点说，它的过程是这样的，先设置参数k，通过欧式距离进行计算，从而将数据集分成k个簇。为了更好地理解这个算法，下面更加详细的介绍这个算法的思想。算法思想 我们先过一下几个基本概念：（1） K值：即要将数据分为几个簇；（2） 质心：可理解为均值，即向量各个维度取...
K-Means算法,也称K均值聚类算法,是一种基于距离的聚类算法。该算法的核心思想是将n个数据点划分为k个簇,使得每个数据点到其所属簇的质心(即簇中所有点的平均值)的距离之和最小。其实现步骤通常包括: 随机选择k个数据点作为初始质心:这个步骤非常重要,因为初始质心的选择会影响最终聚类结果的好坏。 计算每个数据点...
Kmeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者...
KMeans函数的参数详解: n_clusters:整型,缺省值=8 ,生成的聚类数。 max_iter:整型,缺省值=300 。 执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。 n_init:整型,缺省值=10 。 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。
plt.show() ``` 这段代码首先生成了一个包含300个样本和4个中心的数据集,然后使用K-Means算法进行聚类,并将结果可视化。不同颜色的点表示不同的簇,红色的点表示各个簇的质心位置。通过这种方式,我们可以直观地看到K-Means算法的分类效果。0 0 发表评论 发表 作者...