如果变量比较多比如 10 个左右，变量间的相关性又比较高，就应该做个因子分析或者稀疏主成分分析，因为 K-Means 要求不同维度的变量相关性尽量低。（本系列的推文：原理+代码｜Python基于主成分分析的客户信贷评级实战）那如果数据右偏严重，K-Means 聚类会出现什么情况？如果不经过任何处理，则聚类出来的结果便是如...
缺点：（1）当面对大规模的样本集时，K-Means算法的收敛速度可能会显著变慢，影响其效率。（2）由于算法对孤立点数据敏感，即便少量的噪声数据也可能对聚类结果产生显著影响。（3）在选择簇的数目k时，缺乏明确的指导原则。对于不同的数据集，k的选择往往需要大量的实验来确定，这增加了算法应用的复杂性。代码实现 ...
centroids=mat(zeros((k,n)))# 每个质心有n个坐标值,总共要k个质心 forjinrange(n): minJ=min(dataSet[:,j]) maxJ=max(dataSet[:,j]) rangeJ=float(maxJ-minJ) centroids[:,j]=minJ+rangeJ*random.rand(k,1) returncentroids # k-means 聚类算法 defkMeans(dataSet,k,distMeans=distEclud,create...
现在是时候应用我们的K-Means聚类算法了。我们很幸运，Scikit-Learn很好地实现了K-Means算法，我们将使用它。因为我们知道我们要将文本分为3类（每个城市一个），所以我们将K值定义为3。kmeans = KMeans（n_clusters = 3）.fit（tfidf）print（kmeans）＃输出：[0 1 2]简而言之，这3个值就是我们的3个类。
K-means算法是一种无监督学习算法,用于将数据集划分为K个簇。K-means2是K-means的一个改进版本,DBSCAN是一种基于密度的聚类算法。这里是这些算法的python代码实现点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 基于C++ 实现爬山法,模拟退火算法,遗传算法 求解N皇后问题.zip ...
主要内容：代码主要做的是基于改进k-means算法的场景生成，具体为含有电动汽车负荷的场景聚类问题，其中，光电和电负荷用有序聚类方法，风电加电动汽车负荷用的是k-means方法，具体过程为 1、对光电有序聚类（分开），根据轮廓系数找出合适的断点向量；2、对电负荷有序聚类（分开），根据轮廓系数找出合适的断点向量；3...
主要内容：代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率，数据显示结果非常清晰，而且求解的效果更好，已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好 原创文章，转载请说明出处 文章...
类名称:KMediansLloyd 方法名:getDistanceFunction KMediansLloyd.getDistanceFunction介绍 暂无 代码示例 代码示例来源:origin: elki-project/elki @Override publicClustering<MeanModel>run(Databasedatabase,Relation<V>relation){ Instanceinstance=newInstance(relation,getDistanceFunction(),initialMeans(database,relation)...