将数据集带入之前写的Kmeans_regular后设置k=2，会给出SSE_list, SSE_list[-1]会给出Kmeans聚类好数据集之后2个簇加起来SSE的综合，并且也会给出curr_group, 用来划分我们的簇，方便选取其中的簇带入下一次迭代
0].A==cent)[0]]# 获取给定簇的所有点centroids[cent,:]=np.mean(ptsClust,axis=0)# 沿矩阵列的方向求均值returncentroids,clusterAssmentdefbiKmeans(dataSet,k,distMeas=distEclud):"""二分k-Means聚类算法,返回
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kmeans聚类算法二分kmeans聚类算法 算法流程: 1.从数据集中随机选择k个样本作为初始中心点; 2.向每个中心点附近的数据点分配到给定的类别中,形成类别集合; 3.对每个簇求均值,得到新的中心点,如果这些中心点的值域不变,则停止聚类; 4.如果任何一个中心点没有改变,则重复第2步和第3步,直至中心点不再改变...
04 聚类算法 - 代码案例一 - K-means聚类 三、K-Means算法衍生 1、二分K-Means算法 解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题,二分K-Means算法是一种弱化初始质心的一种算法,具体思路步骤如下: 1、将所有样本数据作为一个簇放到一个队列中。 2、从队列中选择一个簇进行K-means算法划分,划分为两个子簇,并...
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(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇。以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。以上隐含的一个原则就是:因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能,该值越小表示数据点越接...
满二叉树的二分K-means聚类并行推荐算法 实现方案和思路 算法设计 二分K-means算法迭代: 初始化:随机选择一个中心点作为根节点,然后对该中心点应用K-means算法(K=2),得到两个子簇。 迭代:对每个子簇重复应用K-means算法(K=2),直到满足停止条件(如达到预设的树深度或簇内凝聚度低于某阈值)。
K-means算法和二分K均值聚类算法都是常用的聚类算法、二者旨在将数据集分割成K个不相交的子集、每个子集代表一个类或簇。K-means算法直接从数据集中随机选择K个点作为初始中心,之后通过迭代优化中心点位置,以最小化簇内误差的平方和。而二分K均值聚类算法先从一个簇开始,逐步通过二分法增加簇的数量直至达到K值,...
二分K均值算法可以加速K-means算法的执行速度,因为它的相似度计算少了并且不受初始化问题的影响,因为这里不存在随机点的选取,且每一步都保证了误差最小 4 k-medoids(k-中心聚类算法) K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取
都是硬聚类算法，面对非球状类数据效果都不好，但是kmeans对初始聚类中心相当敏感，而B-kmeans就算为...