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簇内数据相似性最高,不同簇类的...
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,过多则可能产生过拟合。 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in...
KMeans算法的平均复杂度是O(knT),其中k是我们的超参数,所需要输入的簇数,n是整个数据集中的样本量,T是所需要的迭代次数(相对的,KNN的平均复杂度是O(n)。在最坏的情况下, KMeans的复杂度可以写作O(n**[(k+2)/p]),其中n是整个数据集中的样本量,p是特征总数。这个最高复杂度是由D. Ar...
为了更好的理解k-means算法的核心原理,下面将对sklearn库中k-means算法的定义及实现进行解读,k-means属于聚类算法,因此在scikit-learn-main\sklearn\cluster目录下的_kmeans.py文件中可以找到k-means算法的类定义class KMeans。class KMeans包含以下的参数: 表4-1 class KMeans的参数及释义 参数名 默认值 释义 ...
5.Mini Batch K-means 在k-means中,需要计算所有样本与质心的距离,这样会导致计算量巨大。 在Mini Batch K-Means,通过无放回的随机采样得到的选择一批样本数量适合的点进行传统的k-means聚类。 6.评估标准 由于无监督聚类没有样本输出,常见的评估方法有轮廓系数Calinski-Harabasz: ...
基本原理 Kmeans是无监督学习的代表,没有所谓的Y。主要目的是分类,分类的依据就是样本之间的距离。比如要分为K类。步骤是: 1. 随机选取K个点。 2. 计算每个点到K个质心的距离,分成K个簇。 3. 计算K个簇样本的平均值作新的质心 4. 循环2、3 5. 位置不变,距离完成 距离 K
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模型和DBSACN模型的使用。 这两种模型可以说是聚类算法领域里面很具有代表性的算法了,前者是基...
重新计算每个类簇的聚类中心的位置。 重复3,4两个步骤,直到每次计算发生类簇变化的对象数量较少时结束分类。 K-Means算法中,需要实现确定有: 初始聚类中心的数量,距离计算公式(曼哈顿距离,欧氏距离),类簇的数量。 sklearn基础代码 import numpy as np
一、K-means聚类算法简介 1. 聚类算法 聚类算法又称为无监督分类,其目的是根据数据的属性将数据划分为若干个类组(簇),通常用于但所数据的结果和分布等信息。比如,根据某些用户的消费信息,将用户划分为不同类型的消费群体。聚类算法的应用场景通常分如下内容: ...