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...
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...
# 根据上述各流程定义kmeans算法流程defkmeans(X,k,max_iterations):#1.初始化中心点 centroids=centroids_init(k,X)# 遍历迭代求解for_inrange(max_iterations):#2.根据当前中心点进行聚类 clusters=create_clusters(centroids,k,X)# 保存当前中心点 prev_centroids=centroids #3.根据聚类结果计算新的中心点 cent...
一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) 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...
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。 假设簇为凸形: K-means假设簇为凸形,对于不规则形状的簇效果较差,容易产生误差。 不适用于非球形簇: 由于K-means使用欧氏距离作为相似性度量,因此对于非球形簇的...
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-...
K-Means简介 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...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 ...
K-means算法 K-means聚类法用在无监督机器学习当中是一个非常简单又非常强大的方法。 K-means首先选择一些随机聚类,然后将每个点通过L2正则化方法赋给最近的聚类,并且计算出新的聚类中心,这个中心是聚类里所有点的平均值。这两步会一直重复直到收敛。 优点 ...
方法一:轮廓系数法 可以通过枚举的方法,令 从 到 (随便的一个固定值,但不能太大),对于每一个 值进行 K-means 算法,然后取轮廓系数最大的那个 方法二:误差平方和法 定义误差平方和公式如下: 其中 是第 个簇,其中 是簇 的样本, 是第 个簇的聚类中心 ...