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...
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 #采样集的大小 mbk = MiniBatchKMeans(init="k-means++",n_clusters=clusters,batch_size=batch_size,random_state=28) t0 = time.time...
init:可输入**“k-means++”,“random"或者一个n维数组**。这是初始化质心的方法,默认"k-means++"。 输入"kmeans++”:一种为K均值聚类选择初始聚类中心的聪明的办法(使得初始质心通常彼此远离),以加速收敛。 "random"下,如果不指定随机数种子,则sklearn中的K-means并不会只选择一个随机模式扔出结果,而会在...
plt.figure(figsize=(16,8))#Kmeans模型 model=KMeans(n_clusters=3,random_state=9)model.fit(X_train)y_pred=model.predict(X_test)plt.subplot(121)plt.scatter(X_test[:,0],X_test[:,1],c=y_pred)plt.title('KMeans Cluster Result')#DESCAN模型 # 下面的程序报错:AttributeError:'DBSCAN'obje...
一、KMeans算法原理 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”。
如果想直接使用现成的软件,那么直接使用GooSeeker数据管家软件即可,其中集成了kmeans聚类功能和可视化展示。 1 背景介绍 1.1 实验目的 上个月发布了《社交媒体话题文本分词后用sklearn的kmeans算法做聚类分析》,我们将采集得到的知乎二舅话题的excel,导入到Gooseeker文本分词和情感分析软件,经自动分词后,导出“分词效果...
1 KMeans是如何工作的 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通常被称为这个簇的“质心”(centroids)。在一个二维平面中,一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点...
2. KMeans参数说明 3. 代码及结果 4 聚类结果可视化 5. 评价聚类模型 5.1 评价体系 5.2 FMI评价法 5.3 轮廓系数 5.4 Calinski-Harabasz指数评价 1. 数据 采用sklearn自带数据集,鸢尾花数据集。 ‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, 'petal width (cm)'分别是花瓣长度...
KMeans算法的一个关键步骤是计算数据点到簇心的距离。默认情况下,sklearn使用简单的暴力方法来计算这些距离,这在大数据集上可能非常慢。幸运的是,sklearn提供了使用KD-Tree或Ball-Tree数据结构来加速距离计算的功能。要启用这些选项,只需在KMeans构造函数中设置algorithm='kd_tree'或algorithm='ball_tree'。 from sk...
K-均值聚类说明 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...