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 ...
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。
重复的聚类步骤，代码可直接粘贴kmeans = KMeans(n_clusters=4) # 这次聚成 4 类result = kmeans.fit(df_trans)model_data_l = df_trans.join(pd.DataFrame(result.labels_))model_data_l = model_data_l.rename(columns={0: "clustor"})model_data_l.head()再次使用饼图呈现结果，发现每类的比例...
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...
关于kmeans 算法思路可以参考:kmeans 算法原理比较简单,现在需要做的是基于mapreduce 框架去实现这个算法。 从理论上来讲用MapReduce技术实现KMeans算法是很Natural的想法:在Mapper中逐个计算样本点离哪个中心最近,然后发出key-value(样本点所属的簇编号,样本点);shuffle后在Reducer中属于同一个质心的样本点在一个list...
实现步骤 Step1，当然是把需要用到的第三方库给import进来 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeans KMeans就是要用到第三行。Step2，当然是把数据读到pandas的dataframe中 datafile = u'../data/discretization_data.xls'data = pd.read_excel(datafile) #这个...
k-means的实现 首先编写一个计算“有序属性”距离的函数,也可以使用matlab中自带的pdist或者是norm函数,推荐使用norm。 function dist = cal_dist(X,p) %计算两个样本点之间的闵可夫斯基距离,当p=2时即为欧氏距离,当p=1时即为曼哈顿距离 dim = size(X); ...
Python实现所有算法-音频过滤器.上 Python实现所有算法-音频过滤器.下(巴特沃斯) K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的,因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
K-means算法就是这种用于统计的无监督聚类技术。同样的，Kmeans在发展过程中也产生了很多优化方案，例如kd tree和ball tree等。kd树是一种对k维空间中的实例点进行存储一遍对其进行快速检索的树形树形结构。kd树是一种二叉树，表示对k维空间的一种划分。构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间进行划分...
例如问题(1)对k的选择可以先用一些算法分析数据的分布,如重心和密度等,然后选择合适的k。而对问题(2),有人提出了另一个成为二分k均值(bisecting k-means)算法,它对初始的k个质心的选择就不太敏感,这个算法我们下一个博文再分析和实现。 文章出处 作者:zouxy09open in new window来源:CSDN 原文:https://...