重复2、3直至K个初始簇中心被选出 执行KMeans算法的后续步骤 代码的重点实现主要是如何选取D(x)较大的样本。 一种实现方法是计算所有样本的D(x)总和(记作sum(D(x))),然后随机选取0 到 sum(D(x))之间的一个数(记作 randDis),再计算RandDis−=D(x),直至RandDis<=0,选取D(x)对应的样本点作为簇中...
表示第k类,表示第k类中数据对象的个数。类心迭代过程如下: 通常迭代终止的条件有两种:1)达到指定的迭代次数T;2)类心不再发生明显的变化,即收敛。 3.k-means的简单实现 原理讲过,此处直接上代码(python3实现): import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 def loadDataSet(fileName): ...
KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内的方差,从而使得同一簇内的数据点更加紧密。 KMeans算法的优点是简单、易于实现,并且对于大规模数据集也比较高效。然而,...
df = pd.DataFrame(data)# 定义K-means模型,其中k=2kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)# 对数据进行拟合并获取聚类标签labels = kmeans.fit_predict(df[['X','Y']])# 将聚类标签添加到数据框中df['Cluster'] = labels# 打印带有聚类标签的数据框print(df)# 可视化结果plt.scatter(df[...
2. 引用Python库将样本分为两类(k=2),并绘制散点图: #只需将X修改即可进行其他聚类分析import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans kemans=KMeans(n_clusters=2) result=kemans.fit_predict(X) #训练及预测 print(result) #分类结果 ...
K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低。 K-menas的优缺点: 优点: 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 ...
三.K-means算法步骤详解 Step1.K值的选择 k 的选择一般是按照实际需求进行决定,或在实现算法时直接给定 k 值。 说明: A.质心数量由用户给出,记为k,k-means最终得到的簇数量也是k B.后来每次更新的质心的个数都和初始k值相等 C.k-means最后聚类的簇个数和用户指定的质心个数相等,一个质心对应一个簇,每个...
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。
它是通过 MiniBatchKMeans 类实现的,要优化的主配置是“ n _ clusters ”超参数,设置为数据中估计...
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=...