在上述代码中,我们首先使用 scikit-learn 的 make_blobs 函数生成了一个随机的二维数据集。然后,我们构建了一个 K-means 聚类模型,并拟合了数据集。最后,我们使用散点图将数据集的样本点按照所属的簇进行了可视化,并标记了簇的中心点。 总结 K-means 算法是一种简单而有效的聚类算法,在许多实际问题中都有着广泛...
一种常见的优化方法是采用最大距离法,如:首先选取数据集中距离最大的两个点作为初始聚类中心,将剩余数据对象依据到聚类中心点距离的远近分配到相应的簇中,并更新聚类中心,然后继续寻找与聚类中心距离最远的点作为下一个中心点…… 与此类似地还有K-Means++,它是传统K-Means的改良版,同样是基于最大距离,这里结合...
上面通过K-means将数据聚为3类,但由于聚类中心的问题,导致效果不好,“+”为最终聚类中心位置,此时聚类中心已不再更新。 这是因为K-means算法收敛到了局部最小值,而非全局最小值。 因此,我们需要一定的处理方法,来处理这样的问题: 一种最直观的做法是,我们通过多次初始化聚类中心,运行K-means聚类,得到多个结果,...
3. K-Means聚类语法结构 在Python 中,Scikit-Learn 库提供了 KMeans 类,其构造函数为: sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=1,algorithm='auto') 其主要参数有: (...
一 Kmeans原理 kmeans是属于无监督学习的数据聚类算法，根据点与点之间的距离推测每个点属于哪个中心，常用计算距离的方式有：余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离等，本文以欧式距离为例。图1假设每个点的维度是n，即每个点有n个特征维度，计算这些点数据到数据中心A、B、C的距离，从而将每个数据归类到A或B或C。欧式...
而k-means算法则是非常常见的聚类算法,其思想是如果我们想把这些数据聚为k类,那么我们预先选择k个中心,然后计算每个数据点与这k个中心之间的“距离”(也就是这个数据点与这个中心的“相似度”),那么非常自然地,每个数据点应当被划分进离他距离最近的那个中心点对应的类。
WCSS算法是Within-Cluster-Sum-of-Squares的简称,中文翻译为最小簇内节点平方偏差之和.白话就是我们每选择一个k,进行k-means后就可以计算每个样本到簇内中心点的距离偏差之和, 我们希望聚类后的效果是对每个样本距离其簇内中心点的距离最小,基于此我们选择k值的步骤如下: ...
K-Means均值聚类分析是一种无监督学习算法，用于将数据集分成k个簇（cluster），其中每个簇的成员在某种意义上是相似的。算法的目标是找到质心（centroid），使得每个点到其最近质心的距离之和最小。通俗讲法就是：给定一组数据，如何对这些数据进行分类，分几类是最恰当的。以下是进行k均值聚类分析的一般步骤：K-...
1. K-means聚类算法的基本原理 K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法,其基本思想是通过迭代的方法,将数据集划分为K个簇,使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。算法的核心在于找到一个合适的簇数量K和每个簇的中心点,使得每个数据点到其所属簇的中心点的距离(通常是欧氏距离)之...
使用Python实现 K_Means聚类算法: 问题定义 聚类问题是数据挖掘的基本问题,它的本质是将n个数据对象划分为 k个聚类,以便使得所获得的聚类满足以下条件: 同一聚类中的数据对象相似度较高; 不同聚类中的对象相似度较小。 相似度可以根据问题的性质进行数学定义。