一、简介 K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一…
1、K-均值聚类(K-Means Clustering) K-均值聚类(K-Means Clustering)是一种广泛使用的机器学习算法,它属于无监督学习算法。这种算法试图将数据分成预先指定数量的簇,使得同一簇内的数据点相似度高,而不同簇内的数据点相似度低。 初始化过程中,通过随机选择K个数据点作为起始的簇中心(质心)开始。接着,在分配阶段...
K-Means(K-均值聚类)算法是很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,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 K-Means算法属于非监督学习(Unsupervised Learning)。 该算法认为: 簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 距离公式 该算法的最大优势在于简洁和快速。
1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不同的空间,它将数据...
1、K均值聚类 K-Means算法思想简单,效果却很好,是最有名的聚类算法。聚类算法的步骤如下: 1:初始化K个样本作为初始聚类中心; 2:计算每个样本点到K个中心的距离,选择最近的中心作为其分类,直到所有样本点分类完毕; 3:分别计算K个类中所有样本的质心,作为新的中心点,完成一轮迭代。
python k均值聚类算法 python k-means聚类分析,聚类算法是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法,是一种无监督学习方法。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组,划分的原则是组内样本最小而组
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K均值聚类算法的基本思想是让簇内的样本点更“紧密”一些,也就是说,让每个样本点到本簇中心的距离更近一些。 常采用该距离的平方之和作为“紧密”程度的度量标准,因此,使每个样本点到本簇中心的距离的平方和尽量小是k-means算法的优化目标。每个样本点到本簇中心的距离的平方和也称为误差平方和(Sum of Squared...
K均值聚类是一种无监督学习算法,用于将数据集划分为 K 个不重叠的簇。其原理如下: 随机选择K个点作为初始质心。 将每个样本分配到与其最近的质心所在的簇。 根据当前簇中所有样本的均值,更新每个簇的质心。 重复步骤2和3,直到簇的分...
今天稍微有点空闲，写了一个不足20行的 k-means 均值聚类算法，1万个样本平均耗时20毫秒（10次均值）。同样的数据样本，网上流行的算法平均耗时3000毫秒（10次均值）。差距竟然达百倍以上，令我深感意外，不由得再次向 numpy 献上膝盖！以下是我的代码，包含注释、空行总共26行，有效代码16行。1import numpy as...