对异常值和噪声的鲁棒性改进:K-means算法对初始聚类中心敏感,容易受到异常值和噪声的影响。为了提高算法的鲁棒性,研究者们引入了一些对异常值不敏感的改进方法,如K-medoids算法,该算法使用簇内中心点的中位数而不是均值。 融合其他技术的发展:随着深度学习等新技术的崛起,研究者们开始探索将K-means与其他技术融合,...
dis2cents[i]=np.sqrt(np.sum(np.power(sample-centers[i,:],2)))returndis2cents#子函数:kmeans函数.# 这部分代码完成了kmeans算法中为数据点决定所属类别以及迭代更新类中心点的主要功能。# 注意numpy库的返回最小值索引的argmin函数以及计算平均值的mean函数的使用方法defkmeans(dataSet,k,iterNum...
1.初始聚类中心的确定 在上面的步骤中,簇中心的选取尤为重要,它对最终的聚类影响较大。初始化簇中心常用的选取方法是从数据集中随机选取K个数据作为簇中心。 但是这种随机初始化簇中心导致了KMeans的缺点:聚类的结果不够稳定。 可以使用KMeans++来改进初始簇中心的选择。 2. 常用的距离度量 常用的距离度量可以使用...
classKMeans(object):def__init__(self,data):'''data: 要分类的数据,二维数组,每一行是一个样本,列数为样本特征数'''self.data=dataself.calc_classes=np.frompyfunc(self.calc_distance,data.shape[1],1)self.fig,self.ax=plt.subplots() 定义了一个名为KMeans的类,用于执行 K-Means 聚类算法。在...
1.k-means解决的问题; 2.k-means原理介绍; 3.k-means的简单实现。 1.k-means解决的问题 k-means算法属于无监督学习的一种聚类算法,其目的为:在不知数据所属类别及类别数量的前提下,依据数据自身所暗含的特点对数据进行聚类。对于聚类过程中类别数量k的选取,需要一定的先验知识,也可根据“类内间距小,类间间距...
本篇文章我们采用Python语言实现经典的机器学习算法 K-means Clustering Algorithm。 在这里插入图片描述 二、K近邻的算法原理 KMeans算法的详细步骤如下: 随机初始化k个聚类中心:从样本中随机选择k个点作为聚类中心。 分配样本到最近的聚类中心所属的簇:对于每个样本点,计算它与每个聚类中心的距离(一般使用欧氏距离),...
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,KMeans算法被封装在KMeans...
3.算法实现 3.1.K-means算法的相关描述 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中。聚类的方法几乎可以应用所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果就越好。K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描...
kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。 其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 k个样本作为簇中心,并计算所有样本与这 k个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与其...
# k-means 聚类 from numpy import unique from numpy import where from sklearn.datasets import make...