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为止。一般都采用均方差作为标
'g','r'] markers = ['o','v','s'] #生成一个字典保存每次的代价函数 distortions = [] K = range(1,10) for k in K: #分别构建各种K值下的聚类器 Model = KMeans(n_clusters=k).fit(X) #计算各个样本到其所在簇类中心欧式距离(保存到各簇类中心的距离的最小值) distortions.append...
1 Kmeans模型理论 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...
多次随机选择中心点训练k-means,选择效果最好的聚类结果 (2)k值的选取 k-means的误差函数有一个很大缺陷,就是随着簇的个数增加,误差函数趋近于0,最极端的情况是每个记录各为一个单独的簇,此时数据记录的误差为0,但是这样聚类结果并不是我们想要的,可以引入结构风险对模型的复杂度进行惩罚: λλ是平衡训练误差与...
在R中实现k-means聚类,可以直接使用kmeans()函数。在下面的例子中,我们使用iris数据集进行演示。 颜色代表聚类后得到的结果,形状代表真实的划分,“*”为聚类中心点。如下可查看每个样本点的聚类结果: python实现 在python中实现k-means聚类,可以使用sklearn.cluster中的KMeans()函数同样使用iris数据集进行演示。
k-means定义损失函数为样本与其所属类中心的距离之和，目标是最小化该函数以实现聚类。策略k-means聚类方法旨在通过最小化损失函数来选取最优的划分准则C。该方法首先定义样本间的距离为欧式距离的平方，并进一步构建损失函数，该函数计算每个样本与其所属类别中心点的距离之和。具体来说，该损失函数表达为所有样本到...
K-means的损失函数为数据点与数据点所在的聚类中心之间的距离的平方和,也就是: 其中μ为数据点所在的类别的聚类中心,我们期望最小化损失,从而找到最佳的聚类中心和数据所属的类别。 2.1 陷入局部最小值问题及改进 然而,上面说到,在K-means算法的第一步是随机选取k个位置作为聚类中心,这可能就会导致,不同的初始...
当然,下面是对Python中KMeans聚类算法常用参数的解释。这些解释基于广泛使用的库Scikit-learn(sklearn)中的KMeans实现。 KMeans 类的主要参数 n_clusters (int, 可选, 默认为8): 指定要形成的簇的数量(即K值)。这是用户必须明确指定的一个关键参数。 init {'k-means++', 'random' or an ndarray of shape...
在Python中，我们可以使用Numpy库来实现K-Means算法。Numpy提供了一种强大的方式来进行数组操作，这使得计算距离矩阵和优化质心的计算更高效便捷。首先，我们需要导入必要的库：import numpy as np 接下来，我们定义一个函数来计算两个矩阵之间的距离矩阵。def compute_distances_no_loops(A, B): return cdist(A,...