4.K-Means的不足 K-Means算法的不足,都是由初始值引起的: 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...
k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛...
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist K=range(1,10) meanDispersions=[] for k in K: kemans=KMeans(n_clusters=k) kemans.fit(X) #计算平均离差 m_Disp=sum(np.min(cdist(X,kemans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))...
直到1967年,教授James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法(Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations)》中首次提出“K-Means”这一术语,至此该算法真正开始被推广和应用,并发展出大量不同的改进算法。
广泛应用: K-means在许多领域得到广泛应用,包括数据挖掘、图像分割、无监督学习等,是一种通用且灵活的聚类算法。 缺点: 对初始聚类中心敏感: K-means对初始聚类中心的选择敏感,不同的初始点可能导致不同的聚类结果,因此需要采用一些启发式方法或多次运行以选择最优结果。
另一种方法是按递增的顺序尝试不同的k值,同时画出其对应的误差值,通过寻求拐点来找到一个较好的k值,详情见下面的文本聚类的例子。 2、主函数KMeans 参考博客:python之sklearn学习笔记 来看看主函数KMeans: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k...
主成分分析(PCA)和K-Means聚类是两种常用的机器学习技术,在数据预处理和无监督学习中尤其有用。PCA是一种降维技术,能够通过减少数据集的特征数目来简化数据集,同时保留大部分变异性。K-Means是一种聚类算法,能够将数据分成几个不相交的群组或“簇”。 参考文档:
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...
Kmeans聚类算法利用距离远近的思想将目标数据聚为指定的k个簇,进而使样本呈现簇内差异小,簇间差异大的特征。 步骤 从数据中随机挑选k个样本点作为原始的簇中心 计算剩余样本与簇中心的距离,并把各样本标记为离k个簇中心最近的类别 重新计算各簇中样本点的均值,并以均值作为新的k个簇中心 ...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...