一种常见的优化方法是采用最大距离法,如:首先选取数据集中距离最大的两个点作为初始聚类中心,将剩余数据对象依据到聚类中心点距离的远近分配到相应的簇中,并更新聚类中心,然后继续寻找与聚类中心距离最远的点作为下一个中心点…… 与此类似地还有K-Means++,它是传统K-Means的改良版,同样是基于最大距离,这里结合...
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),将样本点分配到距离最近的聚类中心所属的簇中。 计算每个簇的均值,将均值作为新的聚类中心:对于每个簇...
n_init: 获取初始簇中心的更迭次数,为了弥补初始质心的影响,算法默认会初始10次质心,实现算法,然后返回最好的结果。 max_iter: 最大迭代次数(因为kmeans算法的实现需要迭代) tol: 容忍度,即kmeans运行准则收敛的条件 precompute_distances:是否需要提前计算距离,这个参数会在空间和时间之间做权衡,如果是True 会把整...
使用scikit-learn包: fromsklearn.clusterimportKMeans# 创建KMeans模型,设置聚类个数为kkmeans=KMeans(n_clusters=k)# 训练模型kmeans.fit(data)# 预测样本的聚类标签labels=kmeans.predict(data)# 获取聚类的中心点centers=kmeans.cluster_centers_ 使用KMeans包: fromkmodes.kmodesimportKModes# 创建KModes模...
虽然在 Scikit-Learn 或其他地方有许多聚类算法,但最简单、最容易理解的聚类算法可能还得算是 k-means 聚类算法了,在sklearn.cluster.KMeans中实现。首先还是先输入标准程序包: %matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns; sns.set() # for plot stylingimport numpy as np ...
2.聚类及Kmeans算法介绍 3.案例分析:Kmeans实现运动员位置聚集 如果你刚刚接触大数据,相信本文会对你有一些帮助。 一. Anaconda软件安装及使用步骤 我准备使用Anacaonda软件来讲解,它集成了各种Python的第三方包,尤其包括数据挖掘和数据分析常用的几个包。
题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 。 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习。并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果。通过调节聚类算法的参数,来观察聚类...
我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应该被分类到的是哪一个类别当中,当然在我们实际的数据当中不会告诉我们哪个数据分在了哪一个类别当中,只会有X当中数据。在这里写代码的时候...
利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习。并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果。通过调节聚类算法的参数,来观察聚类效果的变化,练习调参。 数据介绍: 选取某一个驾驶员的经过处理的数据集trip.csv,将该驾驶人的各个时间段的特征进行聚类。(注:其...
kmeans聚类原理 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭先验知识、验证法确定取值); 2.针对数据集中每个样本 计算它到 k 个簇类中心的距离,并将其归属到距离最小的簇类中心所对应的类中; 3.针对每个簇类,重新计算它的簇类中心位置; ...