1)初始分类数目k值很难估计,不确定应该分成多少类才最合适(ISODATA算法通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目k。这里不讲这个算法) 2)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题,其可以有效地选择初始点) 算法流程如下: 1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javascript
dis2cents[i]=np.sqrt(np.sum(np.power(sample-centers[i,:],2)))returndis2cents#子函数:kmeans函数.# 这部分代码完成了kmeans算法中为数据点决定所属类别以及迭代更新类中心点的主要功能。# 注意numpy库的返回最小值索引的argmin函数以及计算平均值的mean函数的使用方法defkmeans(dataSet,k,iterNum...
k-means算法的Python实现 1 #coding=utf-8 2 import codecs 3 import numpy 4 from numpy import * 5 import pylab 6 7 def loadDataSet(fileName): 8 dataMat = [] 9 fr = codecs.open(fileName) 10 for line in fr.readlines(): 11 curLine = line.strip().split('\t') 12 fltLine = ma...
y = [mapping[label] for label in y] 现在,我们可以使用KMeans类来执行K-means聚类。我们将指定聚类的数量为3,这是鸢尾花数据集中的类别数量: # 创建KMeans对象并拟合数据 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) # 获取聚类结果 labels = kmeans.labels_ 最后,我们可以将聚类结果可视化。我们将...
在Python中，我们可以使用Numpy库来实现K-Means算法。Numpy提供了一种强大的方式来进行数组操作，这使得计算距离矩阵和优化质心的计算更高效便捷。首先，我们需要导入必要的库：import numpy as np 接下来，我们定义一个函数来计算两个矩阵之间的距离矩阵。def compute_distances_no_loops(A, B): return cdist(A,...
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的,因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。 假设要将对象分成 k 个簇,算法过程如下: (1) 随机选取任意 k 个对象作为初始聚类的中心(质心,Centroid),初始代表每一个簇; ...
kmeans算法及python实现,先放一段其他大神的理解,讲的已经很清楚了,后面结合代码说说我的理解在数据挖掘中,K-Means算法是一种clusteranalysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法主要解决的问题如下图所示
K-Means算法主要目标是计算出最小的各个点到自质心距离的总和。 原文如下: The main objective of the K-Means algorithm is to minimize the sum of distances between the points and their respective cluster centroid. K-Means实现步骤: 第一步和第二步:选择簇的个数K, 然后随意选择点位质心。我们假设K为...
10.2.1算法原理k-means聚类算法也被称为k均值聚类，其主要原理为 (1)首先随机选择k个样本点作为k个...