在KMeans算法中,簇的个数K是一个超参数,需要我们人为输入来确定。KMeans的核心任务就是根据我们设定好的K,找出K个最优的质心,并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去 过程步骤1~3: 1 随机抽取K个样本作为最初的质心 2 开始循环: 2.1 将每个样本点分配到离他们最近的质心,生成K个簇 2.2 对...
初始质心的选择对KMeans算法的结果有一定影响。可以通过设置init参数为’k-means++’来优化初始质心的选择。 算法的收敛性受max_iter和tol参数的影响。在实际应用中,需要根据数据规模和计算资源调整这些参数,以确保算法能够收敛到最优解。 在处理高维数据时,KMeans算法可能受到“维度灾难”的影响。此时,可以考虑使用降...
Kmeans不求解什么参数,它的模型本质也没有在拟合数据,而是在对数据进行一种探索,故Kmeans不存在损失函数,Inertia更像是Kmeans的评估指标,而不是损失函数。 除了模型本身的效果之外,我们还使用另一种角度来度量算法:算法复杂度。算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量,常...
KMeans算法是一个迭代算法,它需要多次更新簇心以收敛。通过减少迭代次数,你可以加速算法,但可能会牺牲一些结果的质量。你可以通过设置max_iter参数来控制迭代次数。 # 减少迭代次数 kmeans_fast = KMeans(n_clusters=5, max_iter=10) kmeans_fast.fit(X) 通过采用上述技巧,你应该能够显著加速Python sklearn中的...
简介:【Python机器学习】Sklearn库中Kmeans类、超参数K值确定、特征归一化的讲解(图文解释) 一、局部最优解 采用随机产生初始簇中心 的方法,可能会出现运行 结果不一致的情况。这是 因为不同的初始簇中心使 得算法可能收敛到不同的 局部极小值。 不能收敛到全局最小值,是最优化计算中常常遇到的问题。有一类称...
K-means算法实现:文章介绍了k-means算法的基本原理和scikit中封装的kmeans库的基本参数的含义 K-means源码解读: 这篇文章解读了scikit中kmeans的部分源码 本例的notebook笔记文件:git仓库 首先导入必须的库: frommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportnumpyasnpimportseabornassns;sns....
plt.title(u'K-Means算法聚类结果') plt.grid(True) m = np.array(((1, 1), (0.5, 5))) data_r = data.dot(m) y_r_hat = km.fit_predict(data_r) plt.subplot(243) plt.scatter(data_r[:, 0], data_r[:, 1], c=y, s=30, cmap=cm, edgecolors='none') ...
pythonsklearnKmeans函数 python中的kmeans函数 K-Means算法 介绍 K-Means算法是一种常用的聚类算法,也称为K-均值聚类或快速聚类法。K-Means算法将数据划分为预设的K类,以样本点到聚类中心之间的距离作为研究的评价指标,以最小平方误差作为准则函数,迭代至距离平方和趋于稳定且小于某个特定数值或达到指定迭代次数,...
本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时,比较常用的输出工具,输出各个簇中包含的样本数据,以下是其具体的实现方式: 代码语言:javascript 复制 kmeans_model=KMeans(init="k-means++",n_clusters=t)kmeans_model.fit(tf_matrix)# 训练是t簇,指定数据源 ...
k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法步骤: (1)从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 (2)对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)