# 4. 重复第2步和第3步,直到算法收敛,即中心点的位置与聚类的分配方案不再改变# K-means算法主函数,执行K-means聚类def kmeans(X, k, max_iters=100):# 初始化中心点centroids = initialize_centroids(X, k)for i in range(max_iters):# 将每个点分...
# 执行K-means算法k = 9 # 用户可以修改k的值centroids, labels = kmeans(X, k) # 绘制最终的聚类结果colors = cm.rainbow(np.linspace(0, 1, k)) # 生成k个颜色for j in range(k): plt.scatter(X[labels == j, 0], X[labels == j, 1], s=10, c=colors[j])plt.scatter(centroids[:...
k平均算法,也称为k-means算法,是一种用于将数据点分组的聚类算法。它是一种基于距离度量的无监督学习方法,它将数据点分为k个不同的簇,使得簇内的点相似度最大化,而簇间的点相似度最小化。 该算法的步骤如下: 1.随机选择k个中心点作为初始值,每个中心点表示一个簇。 2.对于每个数据点,计算它与各个中心点...
K-means的质心点可能是不可解释的: 比如在BOW(词袋模型)中,所有点的都是二进制向量[1,0,1,1,0,0,1];而K-means的质心点根据平均值计算出来后的向量可能为[1.2,0.4,3.2,1.1,0,0.3,1],那么这样的向量是被新创建出来的,没法解释是哪个点 K中心点算法(K-medoids):不是给出使用平均值计算的质心,而是一...
K-means算法中有一个著名的解释：就是牧师—村民模型：有四个牧师去郊区布道，一开始牧师们随意选了几...
[i,-1]=cls#对db的第13位上的索引打上标签# add image pathpdb.append(path)returndb,pdb#返回图像集的特征向量和路径# k-Means step1#k-Means第一步defk_means_step1(db,pdb,Class=2):#划分的类为两类,将参数输入# copy databasefeats=db.copy()#db备份# initiate random seednp.random.seed(1)...
K-means算法是一种常用的聚类方法，它的核心目标是将n个对象依据其属性划分为k个不同的类别，其中k小于n。这种算法与最大期望算法在寻找数据自然聚类中心的思想上有相似之处。它假定每个对象的属性可以看作是空间向量，其目的是通过调整群组的划分，使得每个群组内部元素与其群组中心（通常称为μi，即...
K—Means算法是将簇中所有的均值作为质心,若簇中含有异常点,将导致均值偏离严重。 例如:当有一个数组:1,2,3,4,100的均值是22,显然距离大多数数据比较远 解决办法:该取中位数3为比较稳妥。这种取中位数的为簇中心的算法叫K-Mediods聚类 4.总结:
k-means聚类算法是一种矢量量化技术，最初是在信号处理领域得到应用的，后来逐渐被引入到数据挖掘领域，主要用于聚类分析。该算法的核心目标是将n个观察值划分为k个类别，其中k是一个预设的整数。每个观察值都会被分配到一个最接近其均值的聚类中，这个均值代表了该聚类的中心点或原型。在k-means聚类...