1)初始分类数目k值很难估计,不确定应该分成多少类才最合适(ISODATA算法通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目k。这里不讲这个算法) 2)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题,其可以有效地选择初始点) 算法流程如下: 1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javas...
dis2cents=np.zeros(k)foriinrange(k): 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mea...
k-means算法的Python实现 1 #coding=utf-8 2 import codecs 3 import numpy 4 from numpy import * 5 import pylab 6 7 def loadDataSet(fileName): 8 dataMat = [] 9 fr = codecs.open(fileName) 10 for line in fr.readlines(): 11 curLine = line.strip().split('\t') 12 fltLine = ma...
利用Scikit-learn的KMeans模块可以更高效地实现K-Means算法，同时它也适合于快速原型设计和实用场景。Python的Scikit-learn库提供了一系列的机器学习算法，其中包括K-Means。使用Scikit-learn不仅更加高效，而且可以减少代码的冗余。from sklearn.cluster import KMeans 使用这个模块时，我们首先需要构建一个KMeans聚类器，...
在Python中实现K-means聚类算法可以按照以下步骤进行: 初始化聚类中心: 在数据集中随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 python import numpy as np def init_centers(data, k): indices = np.random.choice(data.shape[0], k, replace=False) return data[indices] 分配数据点到最近的聚类中心: 计算每个数据...
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》这本书第4章的案例数据。
K-Means算法主要目标是计算出最小的各个点到自质心距离的总和。 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...
1. 随机初始化 K 簇质心 首先,我们将通过从数据集 X 中随机选取 K 个样本来初始化 K 个聚类质心。 请注意,这种初始化方法可能会导致在算法的不同运行中找到不同的集群。聚类还将取决于初始质心的位置。 k-means++算法是一种更智能的初始化算法,它产生更稳定的聚类,同时最大化质心与其他质心之间的距离。K-...
K均值聚类(K-Means Clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据点分成不同的簇,每个簇包含相似的数据点。K均值聚类的主要原理涉及到距离度量和迭代的优化过程。下面是K均值聚类的基本原理以及与之相关的数学基础知识,以及一个Python代码实现案例。 K均值聚类的基本原理: 选择簇的数量K: 首先,需要确定要将数据...