k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛...
一种常见的优化方法是采用最大距离法,如:首先选取数据集中距离最大的两个点作为初始聚类中心,将剩余数据对象依据到聚类中心点距离的远近分配到相应的簇中,并更新聚类中心,然后继续寻找与聚类中心距离最远的点作为下一个中心点…… 与此类似地还有K-Means++,它是传统K-Means的改良版,同样是基于最大距离,这里结合...
K-Means聚类算法在多个领域都有广泛的应用，以下是一些具体的应用场景：文档分类和聚类：在信息检索和文本挖掘中，K-Means算法常用于对文档进行聚类。通过对文档内容进行向量表示，然后使用K-Means算法对这些向量进行聚类，可以识别出文档组中的相似性，从而实现对文档的分类和聚类。物品传输优化：在物流领域，K-Means算...
K-Means 聚类算法是一种基于划分的聚类算法，目的是将数据集分为 K 个不同的簇，每个簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。该算法属于无监督学习，不需要预先标注数据，适用于大规模数据集，尤其是在文本分析和模式识别中发挥着重要作用。K-Means 聚类算法的基本步骤包括：初始化 K 个簇的中心...
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: ...
K-Means算法是聚类算法中应用比较广泛的一种聚类算法,比较容易理解且易于实现。 "标准" K-Means算法 KMeans算法的基本思想是随机给定K个初始簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值或者满足已定条件。主...
K-means算法以其简单性和有效性,在各个领域得到了广泛的应用。例如,在电商领域,可以通过K-means算法对用户的购买行为进行聚类分析,从而发现不同的用户群体及其特征;在图像处理领域,K-means算法可以用于图像分割,将图像中的像素划分为不同的类别;在生物信息学领域,K-means算法可以用于基因表达数据的聚类分析,从而发现...
聚类分析(main.py): 聚类数量的选择和评估使用拐点法和轮廓系数法实现。通过评估不同聚类数量下的总的簇内离差平方和,可以找到一个合适的聚类数量,以便在K-Means算法(k-means.py)中应用于考研数据的聚类分析。选择最佳的聚类数量有助于获得更准确且有意义的聚类结果,并提供对数据的更深入理解和洞察。
KMean算法: 算法的特点是简单,并且高效。 其基本代码为: from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) y_pred = kmeans.fit_predict(X) 1. 2. 3. 4. 下面查看聚类中心: kmeans.cluster_centers_ ...
Kmeans算法应用领域 Kmeans算法是一种基于聚类的机器学习算法,可以将数据集中的数据分成不同的类别。该算法通常应用于以下领域: 1、数据挖掘 在数据挖掘领域中,Kmeans算法是最常用的聚类算法之一。它可以对数据进行聚类分析,从而找到数据中的模式和规律。例如,该算法可以被广泛应用于市场分析、金融分析、社交网络分析等...