我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应...
K-means算法以k为参数,将n个对象分为k个簇,使得每个簇本身内部有较高的相似度,而簇间的相似度较低。 算法逻辑步骤: (1)随机选择k个点作为初始的聚类中心。 (2)对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇。 (3)对每个簇,计算所有点的均值作为新的聚类中心。 (4)重复2、3直到聚类中心不再...
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
vecA, vecB):returnnp.linalg.norm(vecA - vecB)# 计算两点的曼哈顿距离defdistManh(self, vecA, vecB):returnnp.linalg.norm(vecA - vecB,ord=1)# 为给点的数据集构建一个包含k个随机质心的集合defrandCent(self, X, k):
2. K均值算法实现过程 2.1 K是什么? Means是什么? k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法 2.2 算法基本思想 以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,通过迭代的方法逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
K均值(K-Means)算法是一种常用的聚类算法,它将数据集分成K个簇,每个簇的中心点代表该簇的质心,使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是K均值算法? K均值算法是一种迭代的聚类算法,其基本思想是通过不断迭代优化簇...
4. K-means总结 4.1. K-means的优缺点 4.2. K-means的改进 4.3. 聚类和分类的区别 直接上PPT K-means(K-均值)算法的原理、Python实现和应用 1. K-means基础 K-means基础的目录 1.1. 聚类 什么是聚类? 通俗说,聚类是将一堆数据划分成到不同的组中。
K均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类有一个聚类中心,即质心,每个类的质心是根据类中所有值的均值得到。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标。聚类目标是使得各类的聚类平方和最小,即最小化...
K-均值算法是最简单的一种聚类算法,属于分割式聚类算法,目的是使各个簇(共k个)中的数据点与所在簇质心的误差平方和SSE(Sum of Squared Error)达到最小,这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准。 k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是: ...
算法过程第1行:根据要聚类的簇数k随机选择k个样本作为均值向量。 算法过程第3行:初始化聚类结果的存储变量 算法过程第5行:计算m个样本分别到k个均值向量的距离,dji表示第j个样本到第i个均值向量的距离。(注意:这个步骤要计算第j个样本分别到i = 1,2,...,k个均值向量的距离) ...