这几天在一个项目上需要用到K均值聚类算法，以前都是直接利用百度老师copy一个Kmeans算法代码，这次想自己利用已知的算法思想编写一下，编写才知道，虽然熟悉了算法思想，真正实现时，还是遇到不少bug，这就是小学老师说的"眼高手低"，还是需要亲自动手实现一下，才算真正的掌握思想。回顾一下Kmeas算法思想，将若干元素聚为k类，使之，每一类内的元素相似度较高，类间的元素相似度较低，达到将若干元素划分
1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 可以看到，到第三轮结束，均值已不发生改变，故聚类中心已经稳定在[12, 8, 3]，即Q、8、3 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 鸢尾花花瓣长度分类——代码：1 # 自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣
基于划分的聚类方法主要包括K-均值和K-中心点方法，本文为大家总结了K-均值算法及其拓展，连同程序一并献上。 一、K-均值算法 算法如下： 例如：给定数据集合D，任取K = 2个对象作为初始聚类中心。计算各个对象到K个中心点的距离（如欧式距离），并将每个对象赋给最近的中心点。然后，更新簇的平均值, 即重新计算每个簇中对象的平均值作为簇的中心点。
转载
2024-06-10 10:46:22
109阅读
基于原型的聚类技术创建是数据对象的单层划分。最突出的是 K 均值 和 K 中心点。K 均值用质心定义原型，其中质心是一组点的均值。通常，K均值聚类用于 n 维连续空间中的对象。可以用于广泛的数据，因为它只需要对象之间的邻近性度量。K 中心点使用中心点定义原型，其中中心点是一组点中最有代表性的点。基本 K 均值算法选取 K 个初始质心，其中 K 是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 每个点指派到最
k-均值聚类算法Kmeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。K-Means算法如何工作？输入：样本集D，簇的数目k，最
转载
2023-08-24 15:06:13
100阅读
以下内容摘自百度百科。K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。k-means 算法缺点① 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是 K-means 算法的一个不足。有
一、K-Means算法流程K均值算法是学习无监督学习的第一个算法，这个算法理解和实现都比较简单，算法的目的是将数据分成K组。为了达到这个目的，算法首先随机初始化k个数据点（聚类中心），然后遍历所有数据，计算出每一个数据到k个点的距离，找到最小的距离，则该点属于这个类。之后计算每一组中的平均值，然后更新聚类中心，直到中心点不再发生变化。下面是算法的运行过程：输入：没有标签的数据X，大小为m，要将数据
转载
2024-04-03 07:02:07
133阅读
K均值算法是聚类分析中较常用的一种算法，基本思想如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象代表一个簇的初始值或中心，对剩余的每个对象，根据其与各个簇均值的距离，将它指派到最相近的簇，然后计算每个簇的新均值。这个过程一直重复，直到准则函数收敛。关于距离，有几种不同的距离公式：求点群中心的算法一般来说，求点群中心点的算法你可以很简的使用各个点的X/Y坐标的平均值。不过，我这里想告诉大家另三个求中心点的的公式：1）Minkowski Distance 公式 ——λ 可以随意取值，可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。2）Euclidean Distance 公式—— 也就是第一个公式λ=2 的情况3）
转载
2013-04-16 19:55:00
146阅读
2评论
大数据聚类分析是数据科学领域中的关键技术之一，它能够帮助我们从庞大而复杂的数据集中提取有意义的信息和模式。在这篇博文中，我们将深入探讨大数据聚类分析的概念、方法、应用和挑战。1. 聚类分析的基本概念1.1 什么是聚类分析？聚类分析是一种将数据分成具有相似特征的组的技术。其目标是使组内的数据点相似度最大化，而组间的相似度最小化。这有助于发现数据中的隐藏结构和模式，为进一步的分析和决策提供基础。在聚类
原创
精选
2024-02-08 09:43:47
304阅读
一、算法简介 均值漂移算法首先找到一个中心点center（随机选择），然后根据半径划分一个范围把这个范围内的点输入簇c的标记个数加1在这个范围内，计算其它点到这个点的平均距离，并把这个平均距离当成偏移量 shift把中心点center移动偏移量 shift 个单位，当成新的中心点重复上述步骤直到 shift小于一定阈值，即收敛如果当前簇c的center和另一个簇c2的center距离小于
转载
2023-05-18 15:45:47
400阅读
K均值算法是一种聚类算法，把样本分配到离它最近的类中心所属的类，类中心由属于这个类的所有样本确定。 k均值算法是一种无监督的聚类算法。算法将每个样本分配到离它最近的那个类中心所代表的类，而类中心的确定又依赖于样本的分配方案。 在实现时，先随机初始化每个类的类中心，然后计算样本与每个类的中心的距离，将其分配到最近的那个类，然后根据这种分配方案重新计算每个类的中心。...
转载
2018-08-21 14:55:21
147阅读
# K均值算法的Java实现
K均值算法是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据集划分为K个簇，使得每个簇的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。本文将介绍K均值算法的基本原理，并提供一个Java实现的代码示例。
## K均值算法的基本原理
K均值算法的步骤如下：
1. **初始化**：随机选择K个初始中心点（质心）。
2. **迭代**：
- 将每个数据点分配到距离最近的质心所
K-均值聚类（K-Means Clustering）是一种无监督的聚类方法，即最初并不知道同种类数据的特征，算法会根据数据自身特点进行分类。 算法流程如下： 1 . 选取k个初始中心点，选取方法根据具体数据特点决定，可以是随机； 2 . 遍历数据集，找到离每个数据最近的中心点，并将其归入该点； 3 . 更新中心点位置：求出归入每个中心点的数据的均值，将其更新为新的中心点； 4 . 如果中
转载
2024-06-10 10:32:06
43阅读
Python K-均值算法我正在寻找带有示例的k-means算法的Python实现来聚类和缓存我的坐标数据库。8个解决方案54 votesScipy的集群实施效果很好，其中包括k-means实施。还有scipy-cluster，它可以进行聚集聚类。 它的优点是您无需提前决定群集的数量。tom10 answered 2020-06-23T11:05:11Z
28 votesSciPy的kmeans2
转载
2024-06-10 10:42:40
36阅读
基本介绍：k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。工作过程：
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
转载
2024-08-28 16:12:14
21阅读
最近在学习一些数据挖掘的算法，看到了这个算法，也许这个算法对你来说很简单，但对我来说，我是一个初学者，我在网上翻看了很多资料，发现中文社区没有把这个问题讲得很全面很清楚的文章，所以，把我的学习笔记记录下来，分享给大家。k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题 K-Means
本文主要介绍K均值的运行原理、代价函数、聚类数量的选择等内容。1.运行原理假如有以下数据集，并且要将其分为两类。 首先使用生成两个聚类中心（图中的红蓝点）。之后该算法会计算每个样本点和两个聚类中心的距离，根据距离的远近把样本点分配给聚类中心。 第一次聚类之后的结果如下： 之后K-均值算法根据之前计算出来的距离移动聚类中心，移动之后的结果如下所示。 之后重复之前的过程，完成聚类。 通过以上例子，可知
转载
2024-06-10 10:45:07
128阅读
算法原理由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进，对初始中心点选取比较严格，各中心点的距离较远，这就避免了初始聚类中心会选到一个类上，一定程度上克服了算法陷入局部最优状态。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
K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）K-means聚类算法的一般步骤：初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X，输入指定聚类类数N，并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件，比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限。进行迭代。根据相似度准则将数据对象分配到最接近的聚类中心
1.用python实现K均值算法K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤： （x,k,y)1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心； def initcenter(x, k): kc2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类； def
转载
2024-04-02 15:33:59
98阅读
