给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法(k-means)根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。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...
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...
KMeans类的核心方法是fit和predict。 - fit方法用于训练模型,输入数据数组X,将数据分成指定数量的簇,并找到每个簇的质心。 除了常见的参数之外,KMeans类还有其他一些比较常用的属性和方法,如: - cluster_centers_:获取每个簇的质心坐标。 - inertia_:获取聚类结果的SSE(Sum of Squared Errors)。 下面是一个简单的...
定义KMeans函数: #参数: dataSet 样本点, K 簇的个数#disMeans 距离, 默认使用欧式距离, createCent 初始中心点的选取defKMeans(dataSet, k, distMeans= distEclud, createCent= randCent): m = np.shape(dataSet)[0]#得到行数,即为样本数clusterAssement = np.mat(np.zeros([m,2]))#创建 m 行 2 ...
km_cluster是KMeans初始化,其中用init的初始值选择算法用’k-means++’; km_cluster.fit_predict相当于两个动作的合并:km_cluster.fit(data)+km_cluster.predict(data),可以一次性得到聚类预测之后的标签,免去了中间过程。 n_clusters: 指定K的值 max_iter: 对于单次初始值计算的最大迭代次数 ...
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 ...
另一个需要预设的参数,是初始聚类中心点。 常用分析软件中的功能模块或函数包,基本上都已经代替使用者们自动预设了随机初始点,只需填入目标K值,就可以跑动算法。但实际上,K-Means对初始聚类中心的位置十分敏感,每次迭代,初始点的不同往往会导致不同的聚类结果。此外过于临近的初始中心点,有时还会导致模型的收敛时间...
在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans类中。使用KMeans进行聚类分析时,需要关注以下几个关键参数: n_clusters:整数,指定要形成的聚类数目。 init:字符串或ndarray,指定初始质心。默认为’k-means++’,表示使用k-means++算法进行初始化。 n_init:整数,指定用不同的质心初始化方法运行算法的次数。默认为...
Kmeans算法类型: Kmeans算法属于无监督学习的聚类算法.无监督学习是指没有明确的标签,这类问题没有标准的答案. Kmeans算法原理 什么是聚类? 所谓聚类问题,就是给定一个数据集D,其中每个样本具有n个属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能的高,而不同子集的元素相似度尽可能低...