1:二分 k-means算法 二分k-means算法先将所有点看成一个簇,然后将该簇一分为二,之后选择其中一个簇继续分裂。选择哪一个簇进行分裂,取决于对其进行的分裂是否可以最大程度降低SSE值。如此分裂下去,直到达到指定的簇数目k为止 效果展示如下 部分代码如下 下面是分裂主循环代码 while len(SSE) < n_clusters:max...
二分-k_means算法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as mata plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def diss(x, y): #距离公式 return np.sum(np.power(x - y, 2)) def k_means(data, k):...
二分KMeans(Bisecting KMeans)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二。之后选择能最大限度降低聚类代价函数(误差平方和SSE)的簇划分为两个簇。以此进行下去,直到簇的数目等于给定的数目K为止。 代码实现: 基于DataFrame defbi_kmeans(data:'DataFrame',K:int)->'DataFrame':"""二分KMe...
datas = [random.randint(1, 100), random.randint(1, 100)] if not datas in all_points: # 去掉重复数据 all_points.append(datas) print(all_points) return all_points #最简单的二类区分 需要不断迭代过程 def Kmeans(AtypeList,BtypeList,randCenterA,randCenterB,initList,counts): lastAtypeList ...
二分k均值算法的伪代码如下: 将所有的点看成一个簇 当簇数目小于k时 对每一个簇: 计算总误差 在给定的簇上面进行k-均值聚类k=2 计算将该簇一分为二后的总误差 选择使得误差最小的那个簇进行划分操作 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. //BisectingKMeans和K-Means API基本上是一样的,参数也是相同的 ...
K-means实现二分类问题 K-means实现⼆分类问题 最近做⼀个有关⼆分类问题，我打算使⽤K-means算法实现baseline。⾸先，我的数据⽂件形式是“.arff”格式的，在处理这种数据格式的时候，我是花了⼀些精⼒的，话不多说，代码如下：import numpy as np def readarff(filename):#dataMat=np.zeros(...
代码实现 本文在实现过程中采用数据集4k2_far.txt,聚类算法实现过程中默认的类别数量为4。其中辅助函数存于myUtil.py文件和K均值核心函数存于kmeans.py文件,具体参考《KMeans (K均值)算法讲解及实现》。 二分K均值主函数逻辑思想如下代码所示: #-*- encoding:utf-8 -*-fromkmeansimport*importmatplotlib.pyplot...
(1) 二分Kmeans算法简介: 二分KMeans(Bisecting KMeans)是基于KMeans算法之上,KMeans聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响。如果不需要选取初始值呢。二分KMeans克服初始中心点影响,各簇中心点的距离较远,这就完全避免了初始聚类中心会选到一个类别上,一定程度上克服了算法陷入局部最优状态。
Bi这里是的意思就是Binary，二进制的意思，所以有时候叫这个算法为二进Kmeans算法。为什么我们需要用BiKmeans呢，就是为了解决初始化k个随机的质心点时其中一个或者多个点由于位置太极端而导致迭代的过程中消失的问题。BiKmeans只是Kmeans其中一个优化方案，其实还是有很多优化的方案，这里BiKmeans容易讲解和理解，并且...