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  • K均值聚类K均值聚类是最简单也是最常用的聚类算法之一。它试图找到代表数据特征区域的簇中心。算法交替执行以下两个步骤:将每个数据点分配给最近的簇中心,然后将每个簇中心设置为所分配的数据点...

    前面我们说过,聚类是将数据划分成组的任务,这些组叫做簇,其目标是划分数据,使得一个簇内的数据点非常相似且不同簇内的数据点非常不同。与分类算法类似,聚类算法为每一个数据点分配(或预测)一个数字,表示这个点属于哪个簇。

    K均值聚类:K均值聚类是最简单也是最常用的聚类算法之一。它试图找到代表数据特征区域的簇中心。算法交替执行以下两个步骤:将每个数据点分配给最近的簇中心,然后将每个簇中心设置为所分配的数据点的平均值。如果簇的分配不再发生变化,那么算法结束。下面我们现将其算法的三个步骤可视化出来。

    mglearn.plots.plot_kmeans_algorithm()

    运行后其结果如下图:

    c32f56bd9da1a3522dfc323ecb887210.png

    输入数据与K均值的三个步骤

    簇中心用三角形表示,而数据点用圆表示,颜色表示簇成员,我们要寻找三个簇,所以通过申明三个随机数据点为簇中心将其初始化。然后开始迭代算法。首先,每个数据点分配给距离中心最近的簇。接下来,将簇中心修改为所分配点的平均值。然后再将这一过程重复两次,经过第三次迭代后,为簇中心分配的数据点保持不变,算法结束。

    给定新的数据点,K均值会将其分配给最近的簇中心,下面我们来看看簇中心的边界:

    190463ca9da2687f0aa4ea6fce22f1e0.png

    K均值算法找到簇中心的边界

    用scikit-learn应用K均值算法相当简单,下面我们将其应用于上图中的模拟数据。我们将Kmeans类实例化,并设置我们要寻找的粗个数,然后对数据进行fit,其代码如下:

    mglearn.plots.plot_kmeans_boundaries()

    from sklearn.datasets import make_blobs

    from sklearn.cluster import KMeans

    #生成模拟的二维数据

    x, y = make_blobs()

    #构建聚类模型

    kmeans = KMeans(n_clusters=3)

    kmeans.fit(x)

    #算法在运行时,为x的每个训练集数据点分配一个标签,可以通过kmeans.labels_属性中找到这些标签

    print("cluster memberships:{}".format(kmeans.labels_))

    运行结果如下:

    cluster memberships:

    [2 1 1 0 2 2 2 2 0 2 0 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 0 0 0 0 0 0 1

    1 2 0 0 1 0 0 1 0 2 2 1 1 2 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 2 0 0

    0 0 1 1 0 2 1 2 2 1 2 2 0 2 1 1 0 0 2 2 1 1 2 2 0 2]

    因为我们要找三个簇,所以簇的编号是0、1、2。也可以用predict方法为新数据点分配簇标签,与测试会将最近的簇中心分配给每个新的数据点,但是现有规模不会改变。

    print("predict result:{}".format(kmeans.predict(x)))

    运行后结果如下:

    predict result:

    [2 1 2 1 2 0 1 2 2 2 1 0 2 1 1 2 2 0 2 1 2 0 2 2 2 0 1 1 1 0 1 0 1 1 2 0 1

    1 2 0 0 1 1 2 2 0 2 2 0 0 0 2 0 2 0 0 1 2 1 2 2 0 2 0 0 0 2 0 2 2 2 1 1 0

    0 1 1 0 1 1 2 0 2 0 1 1 0 1 2 0 0 0 1 1 1 0 2 1 1 1]

    可以看到,聚类算法和分类算法有些类似,每个元素都有一个标签。但并不存在真是的标签,所以该标签本身并没有先验意义。

    我们回到之前讨论的人脸图像聚类的例子,聚类的结果可能是,算法找到第三个簇包含bela的面孔,但只有在查看图片之后才能知道这一点,而且数字3是任意的,算法给你唯一的信息就是所有标签为3的人脸都是相似的。

    所以聚类的初始化是随机的,给出的标签是没有预先给其赋予任何意义的。簇中心被保存在了cluster_center_属性中,当然,我们可以根据自己的需要使用更多或更少的簇中心。

    from sklearn.cluster import KMeans

    #生成模拟的二维数据

    x, y = make_blobs()

    #构建聚类模型

    kmeans = KMeans(n_clusters=3)

    kmeans.fit(x)

    #算法在运行时,为x的每个训练集数据点分配一个标签,可以通过kmeans.labels_属性中找到这些标签

    print("cluster memberships:{}".format(kmeans.labels_))

    print("predict result:{}".format(kmeans.predict(x)))

    mglearn.discrete_scatter(x[:, 0], x[:, 1], kmeans.labels_, markers='o')

    mglearn.discrete_scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1],

    [0,1,2], markers='^', markeredgewidth=2)

    运行后结果为:

    db087faee77db6901a258976e58a69b2.png

    3个簇的K均值算法找到的分配簇中心

    下面是分别使用两个和五个簇中心的代码:

    #使用两个簇中心:

    kmeans = KMeans(n_clusters=2)

    kmeans.fit(x)

    assignments = kmeans.labels_

    mglearn.discrete_scatter(x[:, 0], x[:, 1], assignments, ax=axes[0])

    #使用5个簇中心

    kmeans = KMeans(n_clusters=5)

    kmeans.fit(x)

    assignments = kmeans.labels_

    mglearn.discrete_scatter(x[:, 0], x[:, 1], assignments, ax=axes[1])

    运行后结果为:

    ea9639d625aa19f056d246710f06dfdc.png

    使用2个(左)和5个簇中心的K均值算法找到的源分配

    今天我们暂时分享到这里,明天继续分享K均值失败案例和K均值用于人脸识别。

    如果觉得我写的不错,那就多多关注我吧,多谢大家的支持,祝大家生活愉快

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  • 二、K均值聚类算法原理假设有一个无标签数据集图(a),现在想将其分为两个簇,使用K均值算法来进行操作,操作步骤:1.首先随机生成两个点,这两点叫做聚类中心(图b)。 K均值算法是一个迭代算法,它会做两件事,第一个...

    一、介绍

    在聚类问题中,我们会给定一组未加标签的数据集,同时希望有一个算法能够自动将这些数据分成有紧密关系的子集或者是簇。K均值算法现在是最火热也是最为广泛应用的聚类算法。

    二、K均值聚类算法原理

    假设有一个无标签数据集图(a),现在想将其分为两个簇,使用K均值算法来进行操作,操作步骤:

    1.首先随机生成两个点,这两点叫做聚类中心(图b)。 K均值算法是一个迭代算法,它会做两件事,第一个是簇分配,第二个是移动聚类中心。

    2.簇分配: K均值算法中每次内循环的第一步要进行簇分配,也就是说,遍历每个样本点,根据每个样本与红色聚类中心更近还是蓝色中心更近来将每个样本点分配个两个聚类中心之一。具体的说,就是讲靠近蓝色聚类中心的点染成蓝色,靠近红色聚类中心的点染成红色。

    3.移动聚类中心: K均值算法中每次内循环的第二步要移动聚类中心,要做是找到所有蓝点并计算出它们的均值,然后把蓝色聚类中心移到那里,红色聚类中心也是一样的操作。

    4.然后接着继续做簇分配和移动聚类中心,迭代多次之后,就会完成最终的两个点集的聚类,这就可以说K均值算法已经聚合了。

    三、K均值聚类算法原理图解

    b89b16495b64edbae36efa94847a8310.png

    (a)

    2ae62622da9a50d09a517f8f909db7e6.png

    (b)

    424d98d8f1b7d90bfb380ebed7207332.png

    (c)

    3ac00e8fe509a36148cc7fb0fa0277ac.png

    (d)

    264033813714e18a67d4e9d6ec8b8c08.png

    (e)

    四、K均值聚类算法伪代码

    8aba3b426323323264a4284ad90f33a7.png

    五、K均值算法问题

    k均值算法有一个不足之处,就是聚类结果易受到聚类中心点的选择影响,在很多情况下只会收敛到局部最小值而不是全局最小值(如下图)

    (1)随机化较好情况,得到三个不错的簇

    54ec4892a7e8de44d336a01576b06ff0.png

    (2)随机化不好的情况,得到不同的局部最优解

    eeb455dacbc2031ae9f409a1946ba863.png

    六、二分K均值算法

    二分k均值算法可以改善k均值算法聚类结果易受到聚类中心点的选择影响,在很多情况下只会收敛到局部最小值而不是全局最小值的问题。

    (1)原理

    将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二,之后选择一个簇进行划分,选择哪一个簇进行划分取决于对其划分是够可以最大程度降低SSE的值。上述基于SSE的划分过程不断重复,直到得到用户指定的簇数目为止。

    SSE:误差平方和,该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和。SSE越接近于0,说明模型选择和拟合更好,数据预测也越成功。

    (2)伪码

    将所有点看成一个簇

    当簇数目小于k时:

    对每一个簇

    计算总误差

    在给定的簇上面进行K-均值划分(k=2)

    计算将该簇一分为二之后的总误差

    选择使得总误差最小的那个簇的进行划分

    七、Iris数据集实验结果

    (1) 数据集简介:

    来自UCI欧文大学机器学习存储库,包含150个样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类

    (2) 实验结果:

    1) 鸢尾花数据集分布

    c329940da83ee7e65668ed81f5cbd180.png

    2) 聚类效果较好的情况

    d68517d404bc9aa31236e6e3056203d1.png

    b0613f39349fa7c348cdf35f2daa9907.png

    准确率为86.7%

    3) 聚类效果较差的情况

    187bcf622197a98ba4bff7f9a83ed6ed.png

    e821dc921f0438023a77effc4517786d.png

    准确率为66.7%

    八、观察分析

    K均值算法是二分K均值建模的主要思想,它们的聚类原理是一致的,二分K均值算法能够克服K均值收敛于局部最小的局限,在聚类效果上展示出比较稳定的性能,二分K均值算法在Iris数据集上聚类效果比较好的情况,能展示出86.7%的预测准确率。同时,二分K均值算法在Iris数据集上聚类效果会出现不太好的情况。这是由于虽然二分K均值能克服K均值收敛于局部最小的局限,但并不能保证收敛到全局最优值。

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  • K-means聚类是无监督学习的一部分,我们使用的是未标记的数据集,这个算法会自动为我们将数据分组成聚类。它是目前最流行、应用最广泛的聚类算法之一。它用于各种应用程序,例如市场细分,图像细分等。该算法将接受...
    c2c380e927e096f81daba44533b14ec4.png

    在机器学习中,当我们要处理一个未标记的数据集时,称为“无监督学习”。有时我们只是想知道我们的数据是如何组织起来的这样我们就能知道数据是如何组织起来的。聚类意味着对一组对象进行分组。

    K-means聚类是无监督学习的一部分,我们使用的是未标记的数据集,这个算法会自动为我们将数据分组成聚类。它是目前最流行、应用最广泛的聚类算法之一。它用于各种应用程序,例如市场细分,图像细分等。

    该算法将接受两个输入:

    a)K(它是您想要的群聚类数)

    b)训练数据集

    表示形式:

    • K =聚类数
    • C称为聚类质心
    • m =训练示例数
    • idx C(i)=已将实例X(i)分配给聚类的聚类质心

    看一个示例,使您可以清楚地看到此符号

    da2b0783ec6f6f930571446fbdb8aaa4.png

    聚类分配步骤:

    在此步骤中,我们将根据数据集中最接近的聚类质心向数据集中分配一个聚类质心,并为分配的数据集上色。这是通过计算欧式距离来实现的。

    48dd2e5bacf26ffae8de32b0909f00e3.png

    经过随机定义的聚类质心和聚类分配步骤后,将如下图所示:

    9cf4080863c4609c08e3174d5be30f83.png

    随机初始化

    c8c1e54eab6afce084eba8b8fbaeb24e.png

    在聚类分配步骤之后

    移动质心的步骤:

    我们要做的是获取两个聚类质心,即红x和蓝x,然后将它们移动到相同颜色点的平均值。因此,我们要做的是查看所有红色点并计算平均值,实际上,平均值是所有红色点的位置,然后将红色聚类质心移到那里。蓝色x也是如此。

    12e31089c148a65c6bb1bebb047b8920.png

    计算出运动质心后,我们可以从上图看到质心的位置发生了变化

    K-均值的优化目标:

    4dbe2680422984b277afd719827e25de.png

    这称为distortion函数

    局部最优:

    3daf48b69d378626c9d430798ec5dedb.png

    不幸的是,通过随机初始化K-means算法也可能被卡在不同的局部最优值上,在左边的图中,蓝色的聚类捕获了大量的点,而红色、绿色的聚类则对相对拥有较少的点。

    为了得到如图所示的最佳全局最优解,我们可以多次尝试对聚类质心进行随机初始化,并多次运行K-means算法,从而得到尽可能好的局部最优解或全局最优解。

    选择聚类数:

    我们通常知道K的值,否则我们用肘部法。

    0e01b1206ceb28d13d1c3dde9e517530.png

    我们针对不同的K值(例如K = 10到1)运行算法,并绘制K值与distortion的关系。如图所示,选择elbow点的K值。

    使用python实现:

    导入Python库

    import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt

    导入机器学习数据集

    X = pd.read_csv("data1.csv")

    可视化数据集

    a = X['0'].valuesb = X['1'].valuesX = np.array(list(zip(a, b)))plt.scatter(a, b , c='black', s=7)

    定义K值并随机初始化点

    K = 3c_x = np.random.randint(0 , np.max(X) , size = K)c_y = np.random.randint(0 , np.max(X) , size = K)c = np.array(list(zip(c_x,c_y)),dtype = np.float32)

    我们的聚类质心在这些点上,它们是随机选择的

    [[6. 1.][4. 5.][5. 4.]]

    bc9b2435d151f709b2f9ca1973c8284d.png

    聚类分配

    将每个输入值分配给最近的中心

    m = X.shape[0]idx = np.zeros(m)for i in range(m):    temp = np.zeros(K)    for j in range(K):        temp[j] = np.sum((X[i,:] - c[j,:]) ** 2)         idx[i] = np.argmin(temp)

    计算质心

    我们通过获取分配给该聚类的所有点的平均值来找到新质心。

    for i in range(K):    points = [X[j] for j in range(len(X)) if idx[j] == i]    c[i] = np.mean(points, axis=0)

    进行可视化

    colors = ['r', 'g', 'b']fig, ax = plt.subplots()for i in range(K):     points = np.array([X[j] for j in range(len(X)) if idx[j] == i])        ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], c=colors[i])ax.scatter(c[:, 0], c[:, 1], marker='*', s=200, c='#050505')
    2a36cd469e8aee6508997d24e93b552a.png
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  • K均值聚类算法.zip

    2020-07-26 10:37:23
    K均值聚类聚类算法中十分经典的算法,本人采用4k2_far.txt数据集进行试验,聚类中心指定为4,将样本的二维特征画在坐标系,并用黑色五角星标记出聚类中心。代码于2020年7月26日调试通!!大家一起学习!!(代码...
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    0ec3df1ccaadad3351cac4c32d5dfb51.png

    K-Means

    聚类算法有很多种(几十种),K-Means是聚类算法中的最常用的一种,算法最大的特点是简单,好理解,运算速度快;

    但是只能应用于连续型的数据,并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。

    在下面 ,我们描述一下K-means算法的过程,为了尽量不用数学符号,所以描述的不是很严谨:

    1. 首先输入k的值,即我们希望将数据集经过聚类得到k个分组。
    2. 从数据集中随机选择k个数据点作为初始大哥(质心,Centroid)
    3. 对集合中每一个小弟,计算与每一个大哥的距离(距离的含义后面会讲),离哪个大哥距离近,就跟定哪个大哥。
    4. 这时每一个大哥手下都聚集了一票小弟,这时候召开人民代表大会,每一群选出新的大哥(其实是通过算法选出新的质心)。
    5. 如果新大哥和老大哥之间的距离小于某一个设置的阈值(表示重新计算的质心的位置变化不大,趋于稳定,或者说收敛),可以认为我们进行的聚类已经达到期望的结果,算法终止。
    6. 如果新大哥和老大哥距离变化很大,需要迭代3~5步骤。

    例如:

    我搞了6个点,从图上看应该分成两推儿,前三个点一堆儿,后三个点是另一堆儿。

    现在手工执行K-Means,体会一下过程,同时看看结果是不是和预期一致。

    475c7a4960289df7cbdf8d560c2a705d.png

    case

    1.选择初始大哥: 我们就选P1和P2

    2.计算小弟和大哥的距离: P3到P1的距离从图上也能看出来(勾股定理),是√10 = 3.16;P3到P2的距离√((3-1)^2+(1-2)^2 = √5 = 2.24,所以P3离P2更近,P3就跟P2混。同理,P4、P5、P6也这么算,如下:

    d6334da3048404b3c8aa5c91da5ade83.png

    round1

    P3到P6都跟P2更近,所以第一次站队的结果是:

    • 组A:P1
    • 组B:P2、P3、P4、P5、P6

    3.人民代表大会: 组A没啥可选的,大哥还是P1自己 组B有五个人,需要选新大哥,这里要注意选大哥的方法是每个人X坐标的平均值和Y坐标的平均值组成的新的点,为新大哥,也就是说这个大哥是“虚拟的”。

    因此,B组选出新大哥的坐标为:P哥((1+3+8+9+10)/5,(2+1+8+10+7)/5)=(6.2,5.6)。 综合两组,新大哥为P1(0,0),P哥(6.2,5.6),而P2-P6重新成为小弟

    4.再次计算小弟到大哥的距离:

    a2726b8c5a211eb243c478197648d9ff.png

    round2

    这时可以看到P2、P3离P1更近,P4、P5、P6离P哥更近,所以第二次站队的结果是:

    • 组A:P1、P2、P3
    • 组B:P4、P5、P6(虚拟大哥这时候消失)

    5.第二届人民代表大会: 按照上一届大会的方法选出两个新的虚拟大哥:P哥1(1.33,1) P哥2(9,8.33),P1-P6都成为小弟

    6.第三次计算小弟到大哥的距离:

    c4f90a267f6ccd24347bf3d206097e24.png

    round3

    这时可以看到P1、P2、P3离P哥1更近,P4、P5、P6离P哥2更近,所以第二次站队的结果是:

    • 组A:P1、P2、P3
    • 组B:P4、P5、P6

    我们发现,这次站队的结果和上次没有任何变化了,说明已经收敛,聚类结束,聚类结果和我们最开始设想的结果完全一致。

    K-Means的细节问题:

    K值怎么定?我怎么知道应该几类?

    答:这个真的没有确定的做法,分几类主要取决于个人的经验与感觉,通常的做法是多尝试几个K值,看分成几类的结果更好解释,更符合分析目的等。或者可以把各种K值算出的SSE做比较,取最小的SSE的K值。

    初始的K个质心怎么选?

    答:最常用的方法是随机选,初始质心的选取对最终聚类结果有影响,因此算法一定要多执行几次,哪个结果更reasonable,就用哪个结果。 当然也有一些优化的方法,第一种是选择彼此距离最远的点,具体来说就是先选第一个点,然后选离第一个点最远的当第二个点,然后选第三个点,第三个点到第一、第二两点的距离之和最小,以此类推。第二种是先根据其他聚类算法(如层次聚类)得到聚类结果,从结果中每个分类选一个点。

    K-Means会不会陷入一直选质心的过程,永远停不下来?

    答:不会,有数学证明K-Means一定会收敛,大致思路是利用SSE的概念(也就是误差平方和),即每个点到自身所归属质心的距离的平方和,这个平方和是一个函数,然后能够证明这个函数是可以最终收敛的函数。

    判断每个点归属哪个质心的距离怎么算?

    答:这个问题必须不得不提一下数学了…… 第一种,欧几里德距离(欧几里德这位爷还是很厉害的,《几何原本》被称为古希腊数学的高峰,就是用5个公理推导出了整个平面几何的结论),这个距离就是平时我们理解的距离,如果是两个平面上的点,也就是(X1,Y1),和(X2,Y2),那这俩点距离是多少初中生都会,就是√( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2) ,如果是三维空间中呢?√( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2 ;推广到高维空间公式就以此类推。可以看出,欧几里德距离真的是数学加减乘除算出来的距离,因此这就是只能用于连续型变量的原因。 第二种,余弦相似度,余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。

    相比距离度量,余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异,而非距离或长度上。下图表示余弦相似度的余弦是哪个角的余弦,A,B是三维空间中的两个向量,这两个点与三维空间原点连线形成的角,如果角度越小,说明这两个向量在方向上越接近,在聚类时就归成一类:

    474a60fe1985375c3adeebba2ec8c99d.png

    聚类分析中业务专家的作用:

    业务专家的作用非常大,主要体现在聚类变量的选择和对于聚类结果的解读:

    1. 比如要对于现有的客户分群,那么就要根据最终分群的目的选择不同的变量来分群,这就需要业务专家经验支持。如果要优化客户服务的渠道,那么就应选择与渠道相关的数据;如果要推广一个新产品,那就应该选用用户目前的使用行为的数据来归类用户的兴趣。算法是无法做到这一点的
    2. 欠缺经验的分析人员和经验丰富的分析人员对于结果的解读会有很大差异。其实不光是聚类分析,所有的分析都不能仅仅依赖统计学家或者数据工程师。
    展开全文
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  • K均值聚类算法(K-Means)

    2018-03-15 21:21:30
    K均值聚类算法是发现给定数据集k个簇的算法。如下图所示,如果设定的聚类簇数是4,那么理想的K均值算法可以按照两条黑线将所有数据分为4类:2.K均值算法实现K均值算法需要输入待聚类的数据和欲聚类的簇数k,主要的...
  • K均值聚类算法 1.算法思想 K-means算法是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 对于样本集D={x1,x2,x3,…,xm}。"k均值"算法就是针对聚类划分C={c1,c2,…,ck}最小化平方误差: ...
  • 文章来源:加米谷大数据k-means 算法是一种基于划分的聚类算法,它以 k 为参数,把 n 个数据对象分成 k 个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。1. 基本思想k-means 算法是根据给定的 n 个数据对象的...
  • 聚类——K-means算法 聚类 聚类算法 K-means聚类算法 聚类的评价 聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。 聚类背景 什么是聚类分析 ...
  • 一.K-均值聚类K-means)概述 1.聚类 “类”指的是具有相似形得几何。聚类是值将数据集划分为若干类,是的类内之间得数据最为相似,各类之间的数据相似度差别尽可能大。聚类分析就是以相似性为基础,对数据集进行...
  • <p>Lingras 提出的粗k 均值聚类算法易受随机初始聚类中心和离群点的影响, 可能出现一致性和无法收敛的聚 类结果. 对此, 提出一种改进的粗?? 均值算法, 选择潜能最大的k 个对象作为初始的聚类中心, 根据数据对象...
  • 特别是,我们提出了一种基于图形处理单元(GPU)的并行加权k均值聚类算法(PW-kmeans),该算法使我们能够利用GPU的并行计算功能来加速传统加权k均值算法的运行过程。 PW-kmeans通过将加权k均值的运算转换为向量或...
  • 相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.簇个数 K 是用户指定...
  • 由移动节点组成的移动传感器网络(MSN)对网络攻击... 仿真结果表明,LKM算法缩短了样本特征提取时间,提高了K均值聚类算法的准确性,这两者都证明了LKM算法提高了高维数据分析的性能,提高了MSN中IDS的异常检测率。
  • 目录k-均值算法简述及应用场景k-均值算法步骤k-均值算法数学描述scikit-learn 里的 k-均值算法k-均值算法简述及应用场景k-均值算法是无监督算法,只给出一组无标记的数据集 ,目标是找出这组数据的模式特征,如哪些...
  • K均值聚类算法(Kmeans)讲解及源码实现 算法核心 K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇,并给出每个数据对应的簇中心点。算法的具体步骤描述如下。 数据预处理,如归一化、离群点处理等。 随机选取K个...
  • 针对传统[K]均值聚类算法中存在的聚类结果依赖于初始聚类中心及易陷入局部最优等问题,提出一种基于样本密度的全局优化[K]均值聚类算法(KMS-GOSD)。在迭代过程中,KMS-GOSD算法首先通过高斯模型得到所有聚类中心的...
  • 本文以空调温度的模拟记录为数据集,利用一个一维二类的K均值聚类算法实例进行分析,从而阐明聚类算法的核心精神,并手把手带你完成一个K均值聚类算法的实战。最终利用实验结果阐明这种聚类的一个小型缺陷,以期启发...
  • 初始中心的选取对算法的影响 棋盘格数据集(Checkerboard data set) 仅使用其中486个正类数据并将数据变换到[-1,1]之间分布情况如下图所示 初始中心的选取对算法的影响 初始聚类中心均在中心附近 初始中心的选取对...
  • 第 10 章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组第 10 章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 1 K-均值聚类算法 2 使用后处理来提高聚类性能 3 二分K-均值算法10.1 K-均值聚类算法 K-均值聚类 优点:容易实现 缺点:...
  • K-均值聚类算法研究

    2020-07-04 16:06:50
    K-均值聚类算法,是一种通过不断迭代调整聚类质心的算法,其特点是精度高,主要用于中小数据集的分类,但是聚类速度比较慢。因此,本文在分析了基于自组织特征映射网络聚类的学习过程,权系数自组织过程中邻域函数,以及...
  • 1、引言什么是聚类?我们通常说,机器学习任务可以分为两类,一类是监督学习,一类是无监督学习。监督学习:训练有明确标签,监督学习就是...无监督学习:只有数据,无标签,即训练没有标注目标变量。常见的无监...
  • 原文链接:http://tecdat.cn/?p=7237​tecdat.cn在本文中,我们将探讨应用聚类算法(例如k均值和期望最大化)来确定集群的最佳数量时所遇到的问题之一。从数据集本身来看,确定集群数量的最佳值的问题通常不是很清楚...
  • K均值聚类算法实现本文节选自《人工智能习题解析与实践》1) 算法说明K均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类有一个聚类中心,即质心,每个类的...
  • k -means 算法也被称为 k - 平均或 k - 均值 是一种得到最广泛使用的聚类算法 它 是将各个聚类子集内的所有数据样本的 均值作为该聚类的代表点算法的主要 思想是通过迭代过程把数据集划分为不 同的类别使得评价聚类...

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