通过这个结构化的解析,我们能更好地理解KMeans聚类算法是如何工作的,以及如何在不同的应用场景中调整算法参数。 三、KMeans案例实战 理解KMeans算法的理论基础是非常重要的,但更重要的是能够应用这些理论到实际问题中。在本节中,我们将通过一个具体的案例来演示如何使用Python和PyTorch实现KMeans算法。 案例背景:客户...
K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。聚类和分类最大的不同在于,分类的目标是事先已知的,而聚类则不一样,聚类事先不知道目标变量是什么,类别没有像分类那样被预先定义出来,所以,聚类有时也叫无监督学...
K-Means聚类算法是一种基于距离度量的无监督学习算法，其核心思想是将数据集划分为K个不同的类别，使得同一类别内的数据点之间距离最小，不同类别之间距离最大。该算法采用迭代优化的方法来不断更新聚类中心点，直到满足停止条件。K-Means聚类算法的基本步骤如下：随机选择K个中心点作为初始聚类中心。将所有数据点分配...
kmeans.labels_:K-Means聚类结果中的簇标签。 5. 绘制聚类结果 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=kmeans.labels_,cmap='viridis')plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],c='red',s=300)plt.show() plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cm...
一、K-means聚类步骤: (1)选择k个初始聚类中心 (2)计算每个对象与这k个中心各自的距离,按照最小距离原则分配到最邻近聚类 (3)使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心 (4)重复步骤(2)和(3)直到聚类中心不再变化 (5)结束,得到k个聚类 二、评价聚类的指标: ...
k均值(k-means)算法是一种迭代求解的聚类分析算法,所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高,其中每个子集叫做一个簇。
k-means聚类算法的应用场景 k-means聚类算法的应用场景 在客户细分领域 ，k-means可依消费行为将客户分不同群体。市场研究里 ，该算法按消费者偏好聚类以助产品定位。图像分割工作中 ，k-means能把图像像素依颜色特征分类。文本分类场景下 ，可依据词汇和语义对文档聚类处理。电商平台会用k-means ，按用户购买记录...
1K-Means算法引入 基于相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立地...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: ...