算法优化技巧 1.K值选择:使用肘部法则(Elbow Method)确定最佳K值 2.中心初始化:采用K-means++改进初始中心选择 3.距离度量:根据数据特点选择合适的距离公式 4.异常值处理:预处理阶段去除异常点 互动思考 假设我们要用K-means对某城市外卖骑手的配送位置进行聚类分析: 1. 应该选择哪些特征?(配送位置、配送时间、订
157: %x(bn,:) 选择某一行数据作为聚类中心,其列值为全部 158: 159: %x数据源,k聚类数目,nc表示k个初始化聚类中心 160: %cid表示每个数据属于哪一类,nr表示每一类的个数,centers表示聚类中心 161: [cid,nr,centers] = kmeans(x,k,nc)%调用kmeans函数 162: %认为不该是150,或者说不该是个确定值,该...
disp("Optimal number of clusters is " + num2str(K)); 计算质心 centroids = grpstats(A,clusterIndices,"mean"); 可视化展示聚类效果 % 使用指定范围选择最佳簇个数(K 值) fh = @(X,K)(kmeans(X,K)); eva = evalclusters(A,fh,"CalinskiHarabasz","KList",2:5); clear fh K = eva.OptimalK;...
K-means聚类算法基本思想,首先算法随机选取k个点作为初始聚类中心,然后计算各个数据对象到各聚类中心的距离,把数据对象归到离它最近的那个聚类中心所在的类;对调整后的新类计算新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明数据对象调整结束,聚类准则Jc已经收敛。K-means聚类算法的一个特点是在每次迭代中都要...
Kmeans是远古的东西了,matlab已经有内建函数kmeans来进行处理。例如[Idx,C]=Kmeans(X,K)有人也许会问了:“有内建函数了你还说个鸟”。其实事情不是酱紫简单的,由于是无监督学习,据我所示内建函数只提供了通过一组数据聚类,生成聚类号、聚类中心brabrabra,但是没有根据聚类中心对新样本生成类别的函数。而图像...
kmeans 中k值一直是个令人头疼的问题,这里提出几种优化策略。 手肘法 核心思想 1. 肉眼评价聚类好坏是看每类样本是否紧凑,称之为聚合程度; 2. 类别数越大,样本划分越精细,聚合程度越高,当类别数为样本数时,一个样本一个类,聚合程度最高; 3. 当k小于真实类别数时,随着k的增大,聚合程度显著提高,当k大于真实...
1 k-means算法步骤 k-means算法是根据参数k将n个数据集划分为k-means(k聚类),最终使各个聚类的数据点到聚类中心的距离的平方和达到最小的方法。 k-means算法的具体步骤如下:(1)任意选k个点作为初始聚类的中心或者均值;(2)计算其他数据点到聚类中心的距离;(3)按最近距离原则将数据点分配到最近的中心;(4)利...
1)NumbeRs of clusteR:制定生成的聚类数目,这里设置为3. 2)定义了分割数据集,选择训练数据集作为建模数据集,并利用测试数据集对模型进行评价。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [idx c]=kmeansOfMy(data,k);c=dataRecovery(c,me,va);%画出各个区域中的散点 ...
clf_: for point in k_means.clf_[cat]: pyplot.scatter(point[0], point[1], c=('r' if cat == 0 else 'b')) predict = [[2, 1], [6, 9]] for feature in predict: cat = k_means.predict(predict) pyplot.show() 修改k值即可实现聚几类,不过只能实现1,2 更多类的聚类有待后续挖掘...