在R中进行K-modes聚类的包为klaR,用其中的kmodes(data,modes=k)进行聚类,其中modes为指定的类数目k,具体示例如下: 代码语言:javascript 复制 >library(klaR)>>data1<-matrix(sample(1:3,size=1000,replace=T),nrow=100)>data2<-matrix(sample(4:6,size=1000,replace=T),nrow=100)>data<-rbind(data1,...
kmodes聚类算法 K-modes聚类算法是一种基于类别型数据的聚类算法。与K-means不同,K-modes使用模式来作为距离度量。它可以在有大量分类变量的数据集上进行聚类,而K-means不能处理这种情况。 K-modes算法主要由两个步骤组成:1)初始化:随机选取K个聚类中心;2)迭代更新:对于每个样本点遍历所有聚类中心,计算其与聚类...
importnumpyasnpfromkmodes.kmodesimportKModes# 创建一个带有分类特征的数据集X=np.array([["Green","M","Apple"],["Red","L","Grape"],["Blue","XL","Banana"],["Red","M","Grape"],["Blue","L","Banana"],["Green","XL","Apple"]])# 创建K-Modes对象,指定聚类数和最大迭代次数k=...
一种改进的K-Modes聚类算法 K-Modes聚类算法是一种针对离散属性数据的聚类算法,适用于处理含有大量离散属性的数据集。虽然K-Modes算法在处理离散数据方面有很好的性能,但它仍存在一些局限性,如对于具有高维度属性的数据集效果较差,需要改进的地方还较多。 1. 相似度度量:对于离散属性的数据,可以使用Jaccard距离或余弦...
1. K-means 鸢尾花三种聚类算法 K-means: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :4] # #表示我们取特征空间中的4个维度 ...
K-modes算法主要用于分类数据,如 国籍,性别等特征。 距离使用汉明距离,即有多少对应特征不同则距离为几。 中心点计算为,选择众数作为中心点。 主要功能: 随机初始化聚类中心,计算聚类。 选择每次聚类次数,选择最佳聚类初始化。 kmodes.m代码 function [cx,cost] =kmodes(K,data,num)%生成将data聚成K类的最佳聚...
step4:重复步骤二和三,直到总距离(各个簇中样本与各自簇中心距离之和)不再降低,返回最后的聚类结果 下面对一个简单的小例子在Python与R中的K-modes聚类过程为例进行说明: Python 我们使用的是第三方包kmodes中的方法,具体过程如下: importnumpy as npfromkmodesimportkmodes'''生成互相无交集的离散属性样本集''...
改进的K-Modes聚类算法与传统的K-Modes算法相比,主要在以下几个方面进行了改进: 1. 子空间聚类:传统的K-Modes算法对所有属性进行全局聚类,忽略了不同属性之间的相关性。改进的算法采用子空间聚类的方式,将不同属性划分为不同的子空间,并分别进行聚类。这样可以更好地捕捉到数据中的不同属性之间的关系,提高聚类的...
与K-Means算法不同,K-Modes算法在计算距离时考虑了离散型数据的特点,并采用了不同的计算方法。K-Modes算法在处理大规模数据时会遇到效率低下的问题,因为它基于随机初始化质心和遍历整个数据集来更新质心,这导致了算法的时间复杂度较高。 为了解决K-Modes算法的效率问题,我们提出了一种改进的K-Modes聚类算法。该...