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) 算法流程如下: 1)在数据...
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...
此外,为了提高收敛速度,还可以考虑采用二分K-Means法,将所有点作为一个簇,将该簇一分为二,然后选择能最大程度降低聚类代价函数的簇划分为两个簇,以此进行下去,直到簇的数目等于给定的个数K为止。值得一提的是,该法更突出的优点在于能够很好地解决K-Means收敛到局部最优的问题,帮助我们找到全局最优解。 局部最...
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...
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算法具有一些明显的优点和缺点。 优点: 简单且高效: K-means算法实现简单,易于理解和部署,对于大规模数据集具有较高的计算效率。 可扩展性: 随着计算机硬件和软件技术的进步,K-means算法能够处理大规模数据集,并且可以通过并行计算和分布式计算进一步提高可扩展性。
K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有着举足轻重的地位。 提到无监督学习,不同于前面介绍的有监督学习,无监督学习的数据没有对应的数据标签,我们只能从输入X中去进行一些知识发现或者预处理。
kmeans实现逻辑：需要输入待聚类的数据和欲聚类簇数k 1.随机生成k个初始点作为质心 2.将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中 3.对每个簇的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变 k是聚类个数，可以根据我们的经验给数值，也可以通过程序初步预测k设置为多少对聚类最准确。本...
一、KMeans算法简介 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,KMea...