from sklearn.cluster import KMeans # 进行K-Means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) df_pca['cluster'] = kmeans.fit_predict(df_scaled) 可视化结果 # 使用散点图可视化PCA后的数据 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.scatter(df_pca['PC1'], df_pca['PC2'], c=df_pca['cluster'], cmap=...
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...
K-均值聚类(K-means clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据分成 K 个不同的簇。K-均值聚类的目标是最小化簇内的平均平方距离,并最大化簇间的距离。 该算法的基本思想是: 选择要聚类的数据集和要分成的簇数 K。 随机初始化 K 个簇中心点。 将每个数据点分配到最近的簇中心点,形成 K 个...
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。
k均值聚类(k-means clustering) k均值聚类(k-means clustering)算法思想起源于1957年Hugo Steinhaus[1],1967年由J.MacQueen在[2]第一次使用的,标准算法是由Stuart Lloyd在1957年第一次实现的,并在1982年发布[3]。简单讲,k-means clustering是一个根据数据的特征将数据分类为k组的算法。k是一个正整数。分组是...
k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是: formula1.png 式中,μc(i)表示第i个聚类的均值。我们希望代价函数最小,直观的来说,各类内的样本越相似,其与该类均值间的误差平方越小,对所有类所得到的误差平方求和,即可验证分为k类时,各聚类是否是最优的。
1.对于以下数据点，请采用k-means方法进行聚类（手工计算）。假设聚类簇数k=3，初始聚类簇中心分别为数据点2、数据点3、数据点5。解：正在进行第1次迭代初始质心为B、C、EAB = 2.502785AC = 5.830635AE = 7.054443DB = 3.819911DC = 1.071534DE = 7.997158因此，第一簇：{A，B}；第二簇：{C，D...
C-means算法是一种模糊聚类算法,与K-means算法类似,但每个数据点可以属于多个簇,而不是只属于一个确定的簇。C-means算法引入了一个模糊权重因子,用于描述数据点与每个聚类中心的相似程度。 具体步骤如下: 1.随机选择C个初始聚类中心。 2.对每个数据点,计算其与每个聚类中心的相似度,并计算出属于每个聚类中心的隶...
k均值聚类算法(k-means) 前言 在机器学习的各类算法中,分为两类:监督学习算法以及无监督学习算法,一个月前写的ID3决策树算法就是典型的监督学习算法。两者的区别就在于给定的样本是否已经明确具有类别。 今天,在这篇文章里,要给自己备忘一下聚类算法里面,简单但是却应用广泛的算法:k均值聚类算法。