上述代码中,我们首先使用make_blobs函数生成模拟数据,然后使用KMeans算法进行聚类分析。通过predict方法获取每个样本的聚类标签,并使用scatter函数绘制聚类结果。最后,将聚类中心以黑色点的形式绘制在图表中。 四、注意事项 在使用KMeans算法时,需要根据实际数据选择合适的聚类数目n_clusters。聚类数目过少可能导致信息丢失,...
1.1 KMeans算法关键概念:簇与质心 簇:KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上看是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。 质心:簇中所有数据的均值U通常被认为这个簇的“质心”。 1.2 KMeans算法的实现原理 KMeans聚类算法实现的原理就是...
fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_samples,silhouette_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmimportnumpyasnpn_clusters=4fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2)fig.set_size_inches(18,7)ax1.set_xlim([-0.1,1])ax1.set_ylim([0,X.shape[0]+(n_clusters+1)...
k-means算法只能确定线性聚类边界 当数据量较大时,k-means会很慢 由于k-means的每次迭代都必须获取数据集所有的点,因此随着数据量的增加,算法会变得很缓慢。 使用批处理(batch-based)k-means算法来解决,该算法将条件从'每次迭代都必须使用所有数据点'放宽至'每一步仅使用数据集的一个子集来更新簇中心点',算法在...
sklearn常用聚类算法模型【KMeans、DBSCAN】实践 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 聚类算法是很重要的一类算法模型,在实际的应用实践中是会经常使用到的,最近的工作类型中大多偏向于有监督学习类型模型的使用,而对于无监督算法模型的使用则使用得相对少了很多,今天就简单的回归一下聚类算法模型,主要是KMeans...
一、KMeans工作原理 1.定义 KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X分为K个无交集的簇,直观上来看是簇,是一组一组聚集在一起的数据。在一个簇中的数据就认为是同一类,簇就是聚类的结果表现。 簇中所有数据的均值μ(j),通常被称为这个簇的“质心(centroids)”,j表示第j个簇。在一个...
4. Sklearn代码解读之k-means聚类算法 1. 聚类任务 “无监督学习”(unsupervised learning)可以对无标记数据进行训练获取其内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,其中聚类(clustering)是最常用、应用最广的任务。聚类是一种将划分类别未知的数据集自动形成簇结构的方法,聚类既能作为一个单独过程用于寻找数据内在的...
[sklearn]聚类:K-Means算法/层次聚类/密度聚类/聚类评估,聚类(Clustering)简单来说就是一种分组方法,将一类事物中具有相似性的个体分为一类用的算法。具体步骤如下:从n...
init参数指定了初始化聚类中心的方法。在sklearn中,init可以取值为'k-means++'、'random'或者一个ndarray。'k-means++'表示使用一种智能的方法来初始化聚类中心,它可以有效地加速算法的收敛。'random'表示使用随机初始化的方法,而ndarray则表示我们可以手动指定初始化的聚类中心。通过调节init参数,我们可以控制聚类中心...
K-Means聚类算法是一种迭代聚类算法，它试图将数据点准确分配给我们预定义的K个聚类中的一个聚类。与其他任何聚类算法一样，它试图使一个聚类中的项目尽可能相似，同时也使聚类之间彼此尽可能不同。通过确保群集中的数据点与该群集的质心之间的平方距离之和最小。群集的质心是群集中所有值的平均值。也可以从本段...