K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有...
plt.title('手肘法')# 显示图形plt.show() 聚类分析: 使用自定义的KMeans类或Sklearn中的KMeans进行聚类分析,传入特征数据和确定的聚类数目。 获取聚类标签并将其与特征数据关联。 n\_clusters = 5 km = KMeans(n\_clusters=n\_clusters).fit(X\_data) #% 降维后画图显示聚类结果 #将原始数据中的索引...
手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors,误差平方和): 其中,Ci是第i个簇,p是Ci中的样本点,mi是Ci的质心(Ci中所有样本的均值),SSE是所有样本的聚类误差,代表了聚类效果的好坏。 随着聚类数K的增大,样本划分会更加精细,每个簇的聚合程度会逐渐提高,那...
plt.title('用肘方法确定 kmeans 聚类中簇的最佳数量') plt.show() 按语: 由上图可知,K 从 1 到 2, 从 2 到 3 的过程中,离差平方和减少的都相当明显,而 K 从 3 到 4,乃至 4 以后,离差平方和减少的都很有限,所以最佳的 K 值应该为 3(与仿真数据集的参数对对应)。由于上图看上去很像一只手肘,...
K-means聚类最优k值的选取 1.手肘法 手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors,误差平方和) 其中,Ci是第i个簇,p是Ci中的样本点,mi是Ci的质心(Ci中所有样本的均值),SSE是所有样本的聚类误差,代表了聚类效果的好坏。 手肘法的核心思想是:随着聚类数k的增大,样本划分会更加精细,每个簇的聚合程度会逐...
Sklearn中的手肘法 MSE=[]# 存放每次结果的误差平方和forkinrange(2,20):km=KMeans(n_clusters=k)# 构造聚类器km.fit(X_scaled)MSE.append(km.inertia_)# inertia_:Sum of squared distances of samples to their closest cluster center.# inertia_:样本到其最近聚类中心的平方距离之和plt.figure(figsize...
K-means算法是一种常见的聚类算法,用于将数据点分成不同的组(簇),使同一组内的数据点彼此相似,不同组之间的数据点相对较远。以下是K-means算法的基本工作原理和步骤: 工作原理: 初始化:选择K个初始聚类中心点(质心)。 分配:将每个数据点分配到最接近的聚类中心,形成K个簇。
Kmeans算法中K值的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择 数据集自制数据集,格式如下: 维度为3。 ①手肘法 手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors,误差平方和), 其中,Ci是第i个簇,p是Ci中的样本点,mi是Ci的质心(Ci中所有样本的均值),SSE是所有样本的聚类误差,代表...
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。
通过手肘图法进行确定K值,手肘图如下: 通过手肘图上判断,肘部数字大概是3或4,我们选择4作为聚类个数。 2)建立聚类模型,模型参数如下: 编号 参数 1 n_clusters=4 2 init='k-means++' 其它参数根据具体数据,具体设置。 3)聚类算法结果输出 从上述表格可以看出,分群1占比34%,分群2占比25%,分群3占比10%,分...