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...
原文如下: The main objective of the K-Means algorithm is to minimize the sum of distances between the points and their respective cluster centroid. K-Means实现步骤: 第一步和第二步:选择簇的个数K, 然后随意选择点位质心。我们假设K为2。 第三步:将所有点分配到质心距离最近的簇。这样我们就完成了...
KMeans算法的优点包括简易性、实现效率以及对于大规模数据集的适应性。然而，它需要预先指定簇的数量k，并且结果的稳定性受随机初始化的影响。此外，KMeans在处理非凸形状的簇和不同大小的簇时效果不佳。实现K-means Clustering Algorithm，本文将重点讲述算法原理、优化方式及其Python实现，避开复杂细节，专...
“Python实现一个算法总是比你理解这个算法更简单,这也是Python如此流行的原因之一。” 在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。 参见:数据离散化及其KMeans算法实现的理解 这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。 01 — 目标 有下图所示的一系列数据,总共有900多条,这是《Python数据分析与挖掘实战》...
algorithm: kmeans的实现算法,有:’auto’, ‘full’, ‘elkan’, 其中 ‘full’表示用EM方式实现 虽然有很多参数,但是都已经给出了默认值。所以我们一般不需要去传入这些参数,参数的。可以根据实际需要来调用。 3、简单案例一 参考博客:python之sklearn学习笔记 本案例说明了,KMeans分析的一些类如何调取与什么意...
10@descriptions: K-means Algorithm implementation. 11@filename: Filename of input data. 12@knums: Clusters number. 13''' 14def__init__(self, filename, knums): 15self._filename = filename; 16self._knums = knums 17self._dimension = 0 ...
kmedoids clustering : 维基百科:http://en.wikipedia.org/wiki/K-medoids 虽然上面三种算法都很好理解,但是这都是基础算法,要想深入,还有很多很多相关问题需要解决,比如k如何设置;随机选取初始点的问题等等,而且如何选取好用的聚类算法也值得商榷。 github代码位置:https://github.com/LixinZhang/bookreviews/tree/ma...
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的,因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。 假设要将对象分成 k 个簇,算法过程如下: (1) 随机选取任意 k 个对象作为初始聚类的中心(质心,Centroid),初始代表每一个簇; ...
MYDBSCAN:基于密度的聚类DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法的底层实现 MYAP:基于划分的聚类AP(Affinity Propagation Clustering Algorithm )算法的底层实现--近邻传播聚类算法 Adaptive-DBSCAN:自适应的基于密度的空间聚类(Adaptive Density-Based Spatial Clustering of Applications with...
(mu,clusters)# The initial configuration of points for the algorithm is created as follows:definit_board(N):# random.uniform:# Draw samples from a uniform distributionX=np.array([(random.uniform(-1,1),random.uniform(-1,1))foriinrange(N)])returnX# The following routine constructs a ...