基本思想K-Means聚类是最常见的一种聚类算法。在K-Means聚类中，算法试图把观察值分到k个组中，每个组的方差都差不多。分组的数量k是用户设置的一个超参数。具体来讲，K-Means算有如下几个步骤：随机创建k个分组（即cluster）的“中心“点对于每个观察值：(1) 算出每个观察值和这k个中心点之间的距离(2) 将观察值指派到离它最近的中心点的分组将中心点移动到相应分组的点的平均值位置重复
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2024-07-14 12:50:51
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#聚类算法是一种无监督学习算法，也就是只有特征而没有标签，我们要做的就是把特征相似的聚类到一起：实际应用可以做图片颜色特征的降维：a.K-means聚类算法（无监督学习：）：①算法概念 KMeans算法是将N个样本的特征矩阵划分为K个无交集的簇；簇中的均值通常被称为这个簇的质心；随机/有选择的抽取K个质心-》开始循环-》将每个样本点分配到离他们最近的质心，生成K个簇-》对每个簇计算所有被分到该簇的
文章目录前言加速方法分享1. Spark失效2. Sklearnex加速KMeans计算2.1 安装2.2 开启加速3. 降维4. 减少数据5. GPU6. 放弃轮廓系数方法 前言KMeans是最常用的最简单的聚类算法。它的效率是常见的一系列聚类算法中最高的。但受向量大小、数据量和类中心数量影响，聚类速度变慢。这里分享一些简单的技巧或者一些坑。加速方法分享1. Spark失效Spark采用并行分
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2023-08-13 15:42:32
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import itertoolsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansnp.random.seed(1)# Set the number of samples, the means and# variances of each of the three...
原创
2022-08-01 20:22:42
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# 数据聚类及ROC曲线分析
## 简介
在机器学习领域中，K均值聚类（K-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据分成不同的簇或群集。而ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）则是一种用于评估分类模型性能的工具，它展示了真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive
原创
2024-04-25 05:41:14
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1.k-means 聚类算法思想 kmeans算法又名k均值算法,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。 其算法思想大致为：先从样本集中随机选取 k个样本作为簇中心，并计算所有样本与这 k个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各
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2024-09-30 18:18:58
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KMeans中自动K值的确认方法1 前言聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理等方面工作。例如针对企业整体用户特征，在未得到相关知识或经验之前先根据数据本身特点进行用户分群，然后再针对不同群体做进一步分析；例如将连续数据做离散化，便于做后续分类分析应用。KMeans是聚类方法中非常常用的方法，并且在正确确定K的情况下，KMeans
由于需要海量的进行聚类，所以将 算法自我封装成一个方便利用的库，可以直接调用得到最优
原创
2022-08-10 17:31:40
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前言k-means算法是数据挖掘十大经典算法之一，已出现了很多的改进或改良算法。例如1、对k的选择可以先用一些算法，分析数据的分布，如重心和密度等，然后选择合适的k。2、有人提出了二分k均值（bisecting k-means）算法，它对初始的k个质心的选择就不太敏感。3、基于图划分的谱聚类算法，能够很好地解决非凸数据的聚类。一、Canopy算法配合初始聚类1.1、算法原理选择质心，T1圆内的点归
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2024-06-06 11:01:05
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目录 K-Means类概述K-Means类主要参数MiniBatchKMeans类主要参数其他接口 K值的评估标准 在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。 一、K-Means类概述 在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，一个是传
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2024-05-19 07:56:12
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内平方和(within-cluster sum-of-squares)的标准（criterion）。该算法需要指定簇的数量。它可以很好地扩展到大量样本处在同一个空间。..
原创
2022-11-02 09:45:57
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探索KMeans PyTorch：高效、灵活的聚类神器 kmeans_pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/km/kmeans_pytorch 项目简介在数据科学的世界中， 是一个基于PyTorch实现的K-Means算法库。这个项目的目标是提供一个简单但强大的工具，用于处理大规模数据集的聚类任务。通过利用PyTorch的强大功能和灵活性，它为数据科
【代码】sklearn进行kmeans聚类分析。
原创
2023-04-08 01:30:44
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1. K-Means算法是一种广泛使用的聚类算法。from sklearn.cluster import KMeansK-Means是聚焦于相似的无监督的算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类。K值指的是把数据划分成多少个类别。算法步骤：随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心。对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的
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2023-06-21 22:34:56
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文章目录KMeans聚类算法前言※ 聚类与分类的区别※ sklearn.cluster: Clustering --- 聚类模块一、KMeans工作原理1.定义2.算法过程3.聚类结果分
原创
2022-08-12 11:56:57
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文章目录一、sklearn.cluster.KMeans二、 聚类算法的模型评估指标基于轮廓系数来选择n_clusters三、重要参数init & random_state & n_init：初始质心怎么放好?四、重要参数max_iter & tol：让迭代停下来五、K_Means 函数六、案例：聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用总结 一、sklearn.clu
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2024-07-24 16:20:20
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(一).算法概念K-Means算法是一种聚类分析（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。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和：（二).具体步骤 通过迭代不断的划分簇和更新聚类中心，直到每个点与
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2024-08-11 13:17:21
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K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含 n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。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
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2023-11-02 10:27:00
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文章目录1 概述1.1 无监督学习与聚类算法1.2 sklearn中的聚类算法2 KMeans2.1 KMeans是如何工作的2.2 簇内误差平方和2.3 KMeans算法的时间复杂度3 sklearn.cluster.KMeans3.1 重要参数n_clusters3.1.1 聚类算法的模型评估指标3.1.1.1 当真实标签已知的时候3.1.1.2 当真实标签未知的时候：轮廓系数3.1.1.3
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2024-02-29 11:10:54
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由于需要海量的进行聚类，所以将 算法自我封装成一个方便利用的库，可以直接调用得到最优的 和 ： 调用的时候直接可以： 测试数据：
原创
2022-08-10 17:32:12
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