1.KMeans算法 KMeans顾名思义就是要将数据分为K个簇,需要我们根据自己业务知识和专家意见,给定聚成多少个簇,如,指定K=2,即将数据分为2簇或2类。Kmeans算法会随机初始K个质心,即初始中心点,然后计算每个数据与初始质心之间的距离,算法模型会将样本数据与距离最短的质心归为一类,完成第一次聚类以后,算法模型再次...
KMeans是一种常用的聚类算法,它将相似的对象归为同一类。以下是使用Python的scikit-learn库进行KMeans聚类的示例代码: from sklearn.cluster import KMeans # 定义聚类数和迭代次数 num_clusters = 2 num_iterations = 100 # 创建KMeans对象 kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters, n_init=num_iterations) ...
改变聚类数K,然后进行聚类,计算损失函数,拐点处即为推荐的聚 类数 (即通过此点后,聚类数的增大也不会对损失函数的下降带来很大的影响,所以会选择拐点)。 目标法则 如果聚类本身是为了有监督任务服务的(例如聚类产生features 【譬如KMeans用于某个或某些个数据特征的离散化】然后将 KMeans离散化后的特征用于下游任务...
定性来讲,市场的行情可分为涨/跌/平三大状态,进一步细分也可以分为大涨/小涨/震荡/小跌/大跌五类状态,这种特点和kmeans算法较为匹配,我们后续将以此为基础来做一些具体尝试。 2 成交量堆积K线 VS 时间序列K线 对行情聚类,我们绕不开最基本的价格-成交量两个维度数据,这也是市场最根本的反应信息。 (1) 时间...
文本分类是自然语言处理(NLP)领域的重要任务之一,而结合 TF-IDF 和 KMeans 聚类算法可以快速构建无监督的文本分类模型。本文将详细讲解如何通过 TF-IDF 提取文本特征,使用 KMeans 聚类文本,并对结果进行可视化。 一、背景知识 1.1 什么是 TF-IDF? TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种评估单词...
PCA用于数据降维的同时保持关键方差信息,聚类算法则用于探索数据的内在分组特征。分析表明PCA能够有效实现物种分类,在二维空间中保留95.8%的数据方差。K均值聚类识别出的模式与实际物种分类具有高度一致性,同时也反映出相近类别(如变色鸢尾和弗吉尼亚鸢尾)之间的重叠特征。
本文使用CDnow网站的销售数据,利用KMeans算法对客户群体进行细分,并利用RFM模型对客户价值进行分析,并识别出高价值客户。 3.分析过程 使用工具: jupyter notebook(Python 3.6 ) Excel 2016 原始数据: 3.1数据清洗 导入数据以及需要的包 importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromda...
K-Means聚类模型压缩工程应用为了使神经网络模型拥有更好性能,神经网络模型被搭建的更深,更大,其复杂度,参数量,功耗也随之增加,这使得深度学习在移动端的应用发展遇到阻碍.为了压缩网络模型大小,实现移动端的工程应用,文章提出了一种基于K-Means聚类的模型压缩算法.该算法通过对权重参数进行层级聚类,而后建立层间索引完...
基于K-means聚类算法的数据分析模型应用研究
ML之K-means:基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能) 目录 输出结果 设计思路 实现代码 输出结果 设计思路 1、使用均匀分布函数随机三个簇,每个簇周围10个数据样本。 2、绘制30个数据样本的分布图像。