1.k均值聚类简介k均值聚类是一种无监督学习方法，当数据量小，数据维度低时，具有简单、快速、方便的优点，但是当数据量较大时，其速度较慢，也容易陷入局部最优。2. 步骤和以前一样，kMeans聚类的原理在网上有很多讲解，所以这里不在赘述，直接给出步骤，而通过伪代码将是一个描述步骤的不错选择：随机初始化k个聚类中心
while 有样本所属的聚类中心发生改变时：
for 每个样本i：
初始化所有簇
转载
2023-10-13 12:34:35
117阅读
我的配制IDE:PyCharm环境:AnacondaPython包:sklearn、numpy、matplotlib一、导入需要的Python包1. K-means在sklearn.cluster中，用到K-means聚类时，我们只需：from sklearn.cluster import KMeansK-means在Python的三方库中的定义是这样的： class skle
转载
2024-02-01 21:37:43
508阅读
python实现kmeans与kmeans++方法
一.kmeans聚类：基本方法流程1.首先随机初始化k个中心点2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类3.更新中心点，计算每个类的平均中心点4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点。kmeans聚类的主要缺点是
转载
2023-06-27 10:36:22
194阅读
聚类算法简介kmeans算法是无监督学习算法，它的主要功能就是把相似的类别规到一类中，虽然它和knn算法都是以k开头，但是knn却是一种监督学习算法.那我们怎样去区分样本间的相似性呢？其实计算相似性的方式有很多，其中最常用的是欧示距离。聚类算法的实现原理假设我们有个样本点，这个样本点有个分类，首先我们随机选取个样本点作为质心，我们遍历个样本点,计算与每个质心的距离，找与哪一个质心的距离最小，那么就
转载
2023-08-15 17:19:45
117阅读
K-means算法的优点是：首先，算法能根据较少的已知聚类样本的类别对树进行剪枝确定部分样本的分类；其次，为克服少量样本聚类的不准确性，该算法本身具有优化迭代功能，在已经求得的聚类上再次进行迭代修正剪枝确定部分样本的聚类，优化了初始监督学习样本分类不合理的地方；第三，由于只是针对部分小样本可以降低总的聚类时间复杂度。K-means算法的缺点是：首先，在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这
转载
2023-09-21 07:37:32
90阅读
之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次(系统)聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。.一、scikit-lea
转载
2024-01-23 17:13:22
71阅读
作者 | 泳鱼一、聚类简介Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息），需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起，即只是利用样本数据本身的分布规律。聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法：传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层
转载
2024-04-22 20:10:30
34阅读
算法优缺点：优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据算法思想k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的
转载
2023-08-20 20:28:35
89阅读
k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。k-means算法中的k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值(这种均值是一种对类簇中心的描述)，因此，k-
转载
2023-08-23 20:58:07
272阅读
Kmeans聚类算法1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下： （1）适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取； （2）在每次迭
转载
2023-08-12 15:14:24
111阅读
利用 python 实现 K-Means聚类一．k-means聚类算法简介（一）k-means聚类算法的概念 k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任
转载
2023-08-14 23:00:34
153阅读
这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。第一步.随机生成质心由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心，什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示：第二步.根据距离进行分类红色和蓝色的点代表了我
转载
2024-02-10 20:44:12
178阅读
Kmeans算法及简单案例Kmeans算法流程选择聚类的个数k.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。对每个点确定其聚类中心点。再计算其聚类新中心。重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。）Kmeans算法流程案例将下列数据点用K-means方法进行聚类（这里使用欧式距离作为度量，K取值为2） P1~P15这15个数据点的二维坐标图如下：指定P1、P2为初
转载
2023-08-25 16:25:56
167阅读
理论Python实现
原创
2022-11-02 09:43:44
191阅读
在开始k-means算法之前，我们先了解一下什么是聚类分析？聚类分析就是将数据划分成有意义或有用的组（簇），根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。所以很明确，这个算法是为了分类数据的，一般适用于市场细分、目标顾客定位、生物种群划分等邻域所以，k-means算法怎么理解呢？其中的k是聚类算法当中类的个数。 means
转载
2023-08-14 23:00:23
136阅读
kmeans是最简单的聚类算法之一，kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。算法原理随机选取k个中心点;遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中；计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点；重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了）。时间复杂度：O(I*n*k*m)空间复杂度：O(n*m)其中m为每个元素字段个数，n为数据量，I为跌打个
转载
2024-04-25 11:02:02
94阅读
Kmeans聚类什么是Kmeans聚类Kmeans聚类思想Kmeans重要参数和接口聚类小例子n_clusters的探究聚类结果评价指标拐点法轮廓系数法单一的n_clusters聚类效果直观化不同的n_clusters效果Kmeans聚类在图片上的应用 什么是Kmeans聚类Kmeans聚类算法为一般的无监督的数据挖掘算法，它是在没有给定结果值的情况下，对于这类数据进行建模。聚类算法的目的就是根
转载
2024-04-11 12:38:15
221阅读
Kmeans 是一种动态聚类方法，其基本思想是：首先随机选取 K 个点作为初始凝聚点，按照距离最近原则划分为 K 类；然后重新计算 K 个类的重心作为新的凝聚点，再按照距离最近原则重新分类；重复这一过程，直到重心不再变化为止。下面是一个简单利用 kmeans 聚类分析的例子，数据为某一年全国31个省市的居民消费支出数据：食品衣着居住家庭设备交通通讯文教娱乐医疗保健其他北京4215.561184.1
转载
2023-08-18 15:07:09
89阅读
一、实验要求（10%）1. 熟练使用Python中数据处理分析的基本操作2. 理解并掌握常用的聚类算法，能使用Python实现聚类算法——Kmeans （1）将数据准备成需要的格式（2）编写聚类算法（3）完成聚类算法的训练和测试 二、实验内容及步骤（80%） 计算欧拉距离并计算质心位置 使用K-means分类，随机取质心，更新质心，知道变化量都为0，并根据质心计算每个集群
转载
2023-08-14 23:01:01
48阅读
0 前言K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。1 聚类算法 科学计算中的聚类方法
方法名称参数可伸缩性用例几何形状（使用的指标）K-Meansnumber of clustersVery large , medium with MiniBatch coden_samplesn_clustersGeneral-purpose, even clus
转载
2023-08-10 22:15:35
164阅读
