k均值聚类（k-means clustering）是2018年全国科学技术名词审定委员会公布的生物物理学名词。定义 一种动态聚类方法。在原始图像集合(N个图像)中随机选择k个原始图像作为k个类，逐个分析剩余图像，计算该图像与k个类之间的距离，将该图像归入与之最邻近的类，重新计算该类的类平均图，依次类推直至分析完剩余N-k个...
defgetTotalDistance(clusterAssment):len=clusterAssment.shape[0]Sum=0.0foriinrange(len):Sum=Sum+clusterAssment[i,1]returnSum # k-means主算法 defkmeans(dataSet,k):numSamples=dataSet.shape[0]# 第一列存这个样本点属于哪个簇 # 第二列存这个样本点和样本中心的误差 clusterAssment=mat(zeros((num...
K均值聚类 原文www.devean.cn/zh/blog/2023/machine-learning-k-means-clustering/ 概述 K-Means 是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。 它能做什么 市场细分: 识别具有相似属性的潜在客户群体。 图像分析: ...
K-Means算法是一个计算成本很大的算法。K-Means算法的平均复杂度是O(k*n*T)，其中k是超参数，即所需要输入的簇数，n是整个数据集中的样本量，T是所需要的迭代次数。在最坏的情况下，KMeans的复杂度可以写作O(n(k+2)/p)，其中n是整个数据集中的样本量，p是特征总数。4. 聚类算法的模型评估指标 不同于...
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: ...
dataSet = mat(loadData("C:/Users/Administrator/Desktop/k-means/testSet.txt")) k = 4 a = kMeans(dataSet,k) print a''' 三MATLAB实现 之前用MATLAB做过一些聚类算法方面的优化,自然使用它相比python更得心应手一点。根据算法的步骤,编程实现,直接上程序: ...
K-Means 是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。 它能做什么 市场细分: 识别具有相似属性的潜在客户群体。 图像分析: 图像压缩和图像分割中的像素聚类。
5.1 使用Python及scikit-learn实现K-Means Python 的 scikit-learn 库提供了 K-Means 算法的高效实现。以下是使用 scikit-learn 实现 K-Means 的基本代码示例: fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnp# 生成模拟数据X= np.random.rand(100,2)# 初始化 KMeanskmeans=KMeans(n_clusters=3)# 拟合模型k...
K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。一、商业领域的多种应用场景 1. **客户细分**：在市场营销领域，K-均值聚类可以用于客户细分，将客户根据购买...