k_means = KMeans(init="k-means++",n_clusters=clusters,random_state=28) t0 = time.time() k_means.fit(X) #模型训练 km_batch = time.time()-t0 #使用kmeans训练数据消耗的时间 print("K-Means算法模型训练消耗时间:%.4fs"%km_batch) #构建mini batch kmeans算法 batch_size = 100 #采样集...
clalist = calcDis(dataSet, centroids, k) # 分组并计算新的质心 minDistIndices = np.argmin(clalist, axis=1) # axis=1 表示求出每行的最小值的下标 newCentroids = pd.DataFrame(dataSet).groupby( minDistIndices).mean() # DataFramte(dataSet)对DataSet分组,groupby(min)按照min进行统计分类,mean(...
plt.savefig("kmean与mini batch kmeans 算法的比较.png") plt.show() #运行结果: K-Means算法模型训练消耗时间:0.2260s Mini Batch K-Means算法模型训练消耗时间:0.0230s K-Means算法聚类中心点: center= [[0.960918621.13741775] [1.1979318 -1.02783007] [-0.98673669 -1.09398768]] Mini Batch K-Means算法...
mean(axis=0) # The copy was already done above X -= X_mean if init_is_array_like: init -= X_mean # 预计算数据点的平方范数 x_squared_norms = row_norms(X, squared=True) # 根据迭代算法名称设定迭代优化算法 if self._algorithm == "elkan": kmeans_single = _kmeans_single_elkan ...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm) 是一种迭代求解的聚类分析算法,将数据集中某些方面相似的数据进行分组组织的过程,聚类通过发现这种内在结构的技术,而k均值是聚类算法中最著名的算法,无监督学习, 步骤为:预将数据集分为k组(k有用户指定),随机选择k个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个 种子...
技术标签:k-means聚类sklearn聚类聚类评价指标轮廓系数 聚类结果评价指标——轮廓系数 某个点的轮廓系数定义为: s=disMeanout−disMeaninmax(disMeanout,disMeanin)s =\frac{disMean_{out} - disMean_{in}}{max(disMean_{out}, disMean_{in})}s=max(disMeanout,disMeanin)disMea... ...
KMeans(K均值)是典型的基于距离的排他划分方法:给定一个n个对象的数据集,它可以构建数据的k个划分,每个划分就是一个聚类,并且k<=n,同时还满足两个要求: 1.每个组至少包含一个对象 2.每个对象必须属于且仅属于一个组 优点: 擅长处理球状分布的数据,当结果聚类是密集的,而且类和类之间的区别比较明显时,K均值...
(k,n))# 以当前每个类样本的均值为新的中心点fori,clusterinenumerate(clusters):centroid=np.mean(X...
clusterChanged =TrueClustDist[i, :] = minIndex, minDist# 更新聚类forcentinrange(k): ptsInClust = dataset[np.nonzero(ClustDist[:,0].A == cent)[0]]# 更新聚类中心cents,axis=0按列求均值cents[cent, :] = np.mean(ptsInClust, axis=0)# 返回聚类中心和聚类分配矩阵returncents, ClustDist...
Calinski-Harbasz Score衡量分类情况和理想分类情况(类之间方差最大,类内方差最小)之间的区别,归一化因子 N − k k − 1 \frac{N-k}{k-1} k−1N−k随着类别数k的增加而减少,使得该方法更偏向于选择类别少的分类结果。这导致了在实验中K=2,往往得到很高的分数,但是这不是我们想要的结果。这时...