在上一节我们对K-Means的原理做了初步的探讨,这里我们对K-Means的算法做一个总结。 首先我们看看K-Means算法的一些要点: 1)对于K-Means算法,首先要注意的是 k 值的选择,一般来说,我们会根据对数据的先验经验选择一个合适的 k 值,如果没有什么先验知识,则可以通过交叉验证选择一个合适的 k 值。 2)在确定了...
部分代码如下 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.cluster import KMeans, DBSCANfrom sklearn.mixture import GaussianMixturefrom sklearn import metricsfrom zqscore import ZQ_scoreX1, y1 = make_blobs(n_samples=300, n_features=2, centers=...
去年学聚类算法的R语言的时候,有层次聚类、系统聚类、K-means聚类、K中心聚类,最后呢,被DBSCAN聚类算法迷上了,为什么呢,首先它可以发现任何形状的簇,其次我认为它的理论也是比较简单易懂的。今年在python这门语言上我打算好好弄弄DBSCAN。下面贴上它的官方解释: DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application...
DBSCAN聚类相较于K-MEANS聚类有很多优势,比如可以处理分布比较复杂的数据集,擅长找到离群点噪音点,因为不需要指定簇的个数,所以DBSCAN聚类的效果只会受到聚类半径的影响。但如果聚类半径选择不当,也会影响DBSCAN聚类的结果,最好多实验几次,画出不同半径下的的损失函数取最优解 3. 两种评估指标 inertia指标可用于衡...
DBSCAN:基于概率密度的聚类方法:速度相对较慢,不适用于大型的数据,输入参数有r和k k-means:是通过不断更新聚类中心所进行的一种参数变化,需要输入的参数是需要聚成几类 MEAN-SHIFT:基于核密度估计的漂移算法,使用的是高斯概况密度估计 下面做一个是一个对不同的特征进行特征增强后的准确度的效果 ...
DBSCAN聚类过程动图: 本例DBSCAN聚类代码: 注释:①DBSCAN算法初始化中eps(半径)和min_samples(以eps为半径的圆内最少点数)的设置十分依赖经验,参数设置会直接影响聚类结果。 注释:①valuecounts()方法用于计算某个字段的取值的频数分布,一般应用在series类型上,因此,需要使用Seires()函数将dbscan.labels_转换为series...
能够有效区分噪声。在实验中，对比K-Means，DBSCAN在有噪声数据的聚类结果中，噪声点被正确标记，提高了聚类的稳定性。图像分割是另一种应用，比如将图A通过K-Means聚类，随着K值增大，图像分割的细节增加，如图B-E所示。K-Means对凸形状数据效果好，对非凸形状数据如环形数据，DBSCAN更适用。
k-means需要指定簇的数量k。DBSCAN中不需要,DBSCAN需要指定两个参数来决定两个附近点是否应该链接到同一个集群。这两个参数是距离阈值eps和MinPoints。 k-means运行多次迭代以汇聚到一组良好的集群上,并且集群分配可以在每次迭代时发生变化。DBSCAN只对数据进行一次传递,一旦将某个点分配给特定的群集,它就不会发生变...
聚类算法原理、K-means、DBSCAN算法的Python实现-基于sklearn 1.1万播放 支持向量机的基本原理与Python实现-SVM分类、SVM回归、网格搜索 5.4万播放 【数之道28】支持向量机SVM最终章-R语言实例分享 3.7万播放 机器学习期末——支持向量机 2.3万播放 10分钟搞懂线性回归方程系数b两个公式之间相互推导 9.2万播放 A*寻...
【python数据分析】[聚类算法-DBSCAN]DBSCAN工作流程,不要错过,快进来看一下 52 -- 0:45 App 【python数据分析】[聚类算法Kmeans]KMEANS工作流程,不同数据集的kmeans聚类_案例讲解 54 -- 0:41 App 【python数据分析】[Matplotlib]条形图,Python数据分析超级简光速入门—Matplotlib绘制条形图和直方图 41 -- 0:...