知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据 背景 日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...，这里整理汇总后分享给大家，让其还在深坑中的小伙伴有绳索能爬出来。...开发环境 系统：windows10 版本：Python3 内容 本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时，比较常用的输出工具，输出各个簇中包含的样本数据，以下是其具体的实现方式：...kmeans_model = KMeans(init="k-means++",n_clusters=t) kmeans_model.fit(tf_matrix) # 训练是t簇，...指定数据源 # 输出各个簇中包含的样本数据 labels = kmeans_model.predict(tf_matrix) clusters
聚类算法很多应用场景，举几个最常用的： 在生物学应用中，经常需要对不同的东西进行聚类，假设有很多基因的数据，你希望对它们进行聚类以便更好的理解不同种类的基因对应的生物功能 在市场调查中，假设你有一个数据库...k-means聚类 这个算法被称之为k-means聚类算法，用于寻找数据集合中的类，算法的输入是一个无标记的数据集合 ({x^{(1)},x^{(2)},......}||^2 (J(c,mu)) 表示每个样本点 (x^{(i)}) 到其质心距离的平方和，当 (J(c,mu)) 没有达到最小值，可以固定 (c^{(j)}) 更新每个簇的质心 (mu_j) ，质心变化后固定质心的值...所以可以在k-means算法开始的时候，先设置k值的范围 (k in [2, n]) ，从而计算k取每一个值的轮廓系数，轮廓系数最小的那个k值就是最优的分类总数。...虽然观察法可以知道这个数据集合只要设置 (k=3) 就好了，但是这里还是想用轮廓系数来搜索最佳的k值。
分层聚类的策略一般有两种： 聚合。这是一种自底向上的方法，每一个观察者初始化本身为一类，然后两两结合 分裂。...以上过程隐含着一个原则是：因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能，该值越小表示数据点越接近于它们的质心，聚类效果就越好。...在分步骤分析算法实现之前，我们先来了解BisectingKMeans类中参数代表的含义。 ? 上面代码中，k表示叶子簇的期望数，默认情况下为4。如果没有可被切分的叶子簇，实际值会更小。...minDivisibleClusterSize的值如果大于等于1，它表示一个可切分簇的最小点数量；如果值小于1，它表示可切分簇的点数量占总数的最小比例，该值默认为1。...在上述代码中，第一行给每个向量加上一个索引，用以标明簇在最终生成的树上的深度，ROOT_INDEX的值为1。summarize方法计算误差平方和，我们来看看它的实现。 ?
在每个群集中选择一个新点，以使该群集中所有点与自身的距离之和最小。 重复 步骤2， 直到中心停止变化。 可以看到，除了步骤1 和 步骤4之外，PAM算法与k-means聚类算法相同 。...图：k-medoids聚类与k-means聚类的结果 在前面的图中，观察k均值聚类和k均值聚类的中心如何如此接近，但是k均值聚类的中心直接重叠在数据中已有的点上，而k均值聚类的中心不是。...计算轮廓分数 我们学习如何计算具有固定数量簇的数据集的轮廓分数： 将iris数据集的前两列（隔片长度和隔片宽度）放在 iris_data 变量中： 执行k-means集群： 将k均值集群存储在...将数据集的前两列（长度和宽度）放在 iris_data 变量中： 导入 库 绘制轮廓分数与簇数（最多20个）的图形： 注意 在第二个参数中，可以将k-means更改为k-medoids或任何其他类型的聚类...因此，简而言之，Gap统计量用于测量观察到的数据集和随机数据集的WSS值，并找到观察到的数据集与随机数据集的偏差。为了找到理想的聚类数，我们选择k的值，该值使我们获得Gap统计量的最大值。
K-Means 算法的输入： 1，K（簇类个数） 2，一系列无标签的数据集 同时，在非监督学习的 K-Means 算法中，我们约定 x^(i) 是一个 n 维实数向量。...『‖x^(i) - u_( c^(i) )‖^2』：每个样本 x^(i) 到 x^(i) 所属的聚类中心的距离的平方值。...这个代价函数有时候也叫做“失真代价函数”或者叫做“K-Means 算法的失真”。 ? 簇分配步骤，实际上就是在最小化代价函数J(c(1),c(2),…,c(m))。...14.5 选取聚类数量 K-Means 算法中如何选择聚类数量？即，如何选择参数 K 的值？...原因之一是，在实际运用到聚类问题上时，往往最后你会得到一条看上去相当模糊的曲线，也许像?这样 ? 如果，观察这张图，我不知道，也许没有一个清晰的拐点，看上去畸变值是连续下降的。那么，如果在实际操作中。
2、层次聚类的流程 凝聚型层次聚类的策略是先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足。...这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程： (1) 将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类； (3) 重新计算新类与所有类之间的距离； (4) 重复(2...如何有效的确定K值，这里大致提供几种方法： ①与层次聚类结合[2] 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果粗的数目，并找到一个初始聚类，然后用迭代重定位来改进该聚类...半径Eps的计算依赖于计算k-距离，DBSCAN取k=4，也就是设置MinPts=4，然后需要根据k-距离曲线，根据经验观察找到合适的半径Eps的值。...最终将核心点集合S中的点都遍历完成，得到所有的簇。 参数eps的设置，如果eps设置过大，则所有的点都会归为一个簇，如果设置过小，那么簇的数目会过多。
高斯混合模型(GMM) 3.1 GMM的思想 3.2 GMM与K-Means相比 4. 聚类算法如何评估 5. 代码实现 1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？...个聚类中心分别与这?个训练实例相等K-均值的一个问题在于，它有可能会停留在一个局部最小值处，而这取决于初始化的情况。...2.5 K-Means优缺点及改进 k-means：在大数据的条件下，会耗费大量的时间和内存。优化k-means的建议： 减少聚类的数目K。因为，每个样本都要跟类中心计算距离。 减少样本的特征维度。...这一步骤是检测数据分布中是否存在非随机的簇结构。如果数据是基本随机 的，那么聚类的结果也是毫无意义的。...我们可以观察聚类误差是否随聚类类别数 量的增加而单调变化，如果数据是基本随机的，即不存在非随机簇结构，那么聚 类误差随聚类类别数量增加而变化的幅度应该较不显著，并且也找不到一个合适 的K对应数据的真实簇数
第 10章K-Means（K-均值）聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中....K-Means 是发现给定数据集的 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....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 K-Means 场景 主要用来聚类, 但是类别是未知的....：使用任意方法 训练算法：此步骤不适用于 K-Means 算法 测试算法：应用聚类算法、观察结果.可以使用量化的误差指标如误差平方和（后面会介绍）来评价算法的结果....K-Means 聚类算法的缺陷 在 kMeans 的函数测试中，可能偶尔会陷入局部最小值（局部最优的结果，但不是全局最优的结果）.
K均值可以理解为试图最小化群集惯性因子的算法。 算法步骤 1. 选择k值，即我们想要查找的聚类数量。 2. 算法将随机选择每个聚类的质心。 3. 将每个数据点分配给最近的质心（使用欧氏距离）。 4. ...将计算新的质心作为属于上一步的质心的点的平均值。换句话说，通过计算数据点到每个簇中心的最小二次误差，将中心移向该点。 6. 返回第3步。 K-Means超参数 · 簇数：要生成的簇和质心数。...如何选择正确的K值 选择正确数量的聚类是K-Means算法的关键点之一。...在底部融合的观察是相似的，而在顶部的观察是完全不同的。对于树状图，基于垂直轴的位置而不是水平轴的位置进行结算。 分层聚类的类型 这种类型的聚类有两种方法：集聚和分裂。...· 单链接 作为一种凝聚算法，单链接首先假设每个样本点都是一个簇。然后，它计算每对聚类的最相似成员之间的距离，并合并两个聚类，其中最相似成员之间的距离最小。
从n个数据中随机选择 k 个对象作为初始聚类中心； 2. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个数据点与这些中心对象的距离；并根据最小距离准则，重新对数据进行划分； 3....重新计算每个有变化的聚类簇的均值，选择与均值距离最小的数据作为中心对象； 4. 循环步骤2和3，直到每个聚类簇不再发生变化为止。...表格中其他元素所代表的含义以此类推） 由上表可以计算分类的正确率：(20+14)/(20+14+1) = 97.14% K-means的聚类结果 K-means算法的基本设置 k=2 距离度量：欧氏距离...最大聚类次数：200 类别决策规则：根据每个聚类簇中的多数决定类别 测试集：https://github.com/shuaijiang/FemaleMaleDatabase/blob/master/test0...所以每次的聚类结果都不相同，最好的情况下能够完全聚类正确，最差的情况下两个聚类簇没有分开，根据多数投票决定类别时，被标记为同一个类别。
在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。...fit(x),然后再调用predict(x) """ 2.2 案例 随机创建不同二维数据集作为训练集，并结合 k-means 算法将其聚类，你可以尝试分别聚类不同数量的簇，并观察聚类效果： ?...3.1 k-means 聚类步骤 1) 随机设置 K 个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2) 对于其他每个点计算到 K 个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 3) 紧接着，重新计算出每个聚类的新中心点...1) 随机设置 K 个特征空间内的点作为初始的聚类中心（本案例中设置 p1 和 p2 ） ? 2) 对于其他每个点计算到 K 个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别 ? ?...i 个类中除对应 medoids 点外的所有其他点，按顺序计算当其为新的 medoids 时，代价函数的值，遍历所有可能，选取代价函数最小时对应的点作为新的 medoids 4) 重复2-3的过程，直到所有的
K-Means是一种聚类算法，其主要目标是将相似的元素或数据点分组为一个聚类。 K-均值中的“ K”代表簇数。 距离量度将确定两个元素之间的相似性，并将影响簇的形状。...通常，欧几里得距离将用于K-Means聚类 欧几里得距离是“普通”直线。它是欧氏空间中两点之间的距离。 ? K-Means算法如何工作？...输入：样本集D，簇的数目k，最大迭代次数N； 输出：簇划分（k个簇，使平方误差最小）； 算法步骤： （1）为每个聚类选择一个初始聚类中心； （2）将样本集按照最小距离原则分配到最邻近聚类； （3）使用每个聚类的样本均值更新聚类中心...从图中看到，聚类标准有15个值（如我们在代码输出中给出的= 15） ? 从上面的CCC图可以看出，肘部下降在3个聚类。因此，最佳群集将为3。...为了将150个观测值中的每个观测值分类为三个聚类，我们可以使用proc树。ncl = 3（我们的最佳簇为3）。
二分k-means算法是层次聚类（Hierarchical clustering）的一种，层次聚类是聚类分析中常用的方法。 层次聚类的策略一般有两种： 聚合。...这是一种自底向上的方法，每一个观察者初始化本身为一类，然后两两结合 分裂。这是一种自顶向下的方法，所有观察者初始化为一类，然后递归地分裂它们 二分k-means算法是分裂法的一种。...以上过程隐含着一个原则是：因为聚类的误差平方和能够衡量聚类性能，该值越小表示数据点越接近于它们的质心，聚类效果就越好。...minDivisibleClusterSize的值如果大于等于1，它表示一个可切分簇的最小点数量；如果值小于1，它表示可切分簇的点数量占总数的最小比例，该值默认为1。...第一行给每个向量加上一个索引，用以标明簇在最终生成的树上的深度，ROOT_INDEX的值为1。
二.K-means聚类算法 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...，更新“簇中心” （4）重复上述2、3过程，直至”簇中心”没有移动 优缺点： 优点：容易实现 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据上收敛较慢 三.K-means...，每个样本只聚类到一个簇里面 D.初始簇为空 Step2.距离度量 将对象点分到距离聚类中心最近的那个簇中需要最近邻的度量策略，在欧式空间中采用的是欧式距离，在处理文档中采用的是余弦相似度函数...K-means聚类算法，是一种广泛使用的聚类算法，其中k是需要指定的参数，即需要创建的簇的数目，K-means算法中的k个簇的质心可以通过随机的方式获得，但是这些点需要位于数据范围内。...在算法中，计算每个点到质心得距离，选择距离最小的质心对应的簇作为该数据点的划分，然后再基于该分配过程后更新簇的质心。重复上述过程，直至各个簇的质心不再变化为止。 4.
二、具体实现： 在介绍 K-means 的具体步骤之前，让我们先来看看它对于需要进行聚类的数据的一个基本假设吧：对于每一个聚类簇（cluster），我们可以选出一个中心点 (center) ，使得该聚类簇中的所有的点到该中心点的距离小于到其他聚类簇的中心的距离...由于每一次迭代都是取到 的最小值，因此 只会不断地减小（或者不变），而不会增加，这保证了 K-means 最终会到达一个极小值。...类簇的直径是指类簇内任意两点之间的最大距离。 类簇的半径是指类簇内所有点到类簇中心距离的最大值。 废话不说，直接上图。下图是当K的取值从2到9时，聚类效果和类簇指标的效果图： ? ?...是每个样例硬指派一个y还是不同的y有不同的概率，概率如何度量。第二如何估计P(x,y)，P(x,y)还可能依赖很多其他参数，如何调整里面的参数让P(x,y)最大。...2007年natural上发表一篇关于基于仿射传播的聚类方法(Affinity-Propagation-Presentation)，在初始化时可以不用选取聚类簇的个数，有效的克服了K-means的致命缺陷
Total Inertia越小，代表着每个簇内样本越相似，聚类的效果就越好。因此K-Means追求的是：求解能够让Inertia最小化的质心。...实际上，在质心不断变化不断迭代的过程中，总体平方和是越来越小的。我们可以通过数学来证明，当整体平方和达到最小值的时候，质心就不再发生变化了。如此，K-Means的求解过程，就变成了一个最优化问题。...在K-Means中，在一个固定的簇数K条件下，最小化总体平方和来求解最佳质心，并基于质心的存在去进行聚类。两个过程十分相似，并且整体距离平方和的最小值其实可以使用梯度下降来求解。...如果有足够的时间，K-means一定会收敛，但Inertia可能收敛到局部最小值。是否能够收敛到真正的最小值很大程度上取决于质心的初始化。...在sklearn中也可以使用参数n_init来选择（每个随机数种子下运行的次数），可以增加这个参数n_init的值来增加每个随机数种子下运行的次数。
个聚类中心分别与这?个训练实例相等K-均值的一个问题在于，它有可能会停留在一个局部最小值处，而这取决于初始化的情况。...2.5 K-Means优缺点及改进 k-means：在大数据的条件下，会耗费大量的时间和内存。 优化k-means的建议： 减少聚类的数目K。因为，每个样本都要跟类中心计算距离。...聚类算法如何评估 由于数据以及需求的多样性，没有一种算法能够适用于所有的数据类型、数 据簇或应用场景，似乎每种情况都可能需要一种不同的评估方法或度量标准。...这一步骤是检测数据分布中是否存在非随机的簇结构。如果数据是基本随机 的，那么聚类的结果也是毫无意义的。...我们可以观察聚类误差是否随聚类类别数 量的增加而单调变化，如果数据是基本随机的，即不存在非随机簇结构，那么聚 类误差随聚类类别数量增加而变化的幅度应该较不显著，并且也找不到一个合适 的K对应数据的真实簇数
0x00 概述 根据训练样本中是否包含标签信息，机器学习可以分为监督学习和无监督学习。 聚类算法是典型的无监督学习，其训练的样本中值包含样本的特征，不包含样本的标签信息。在聚类算法中。...之所以被称为K-Means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。 ?...计算划分到每个类别中的所有样本特征的均值，并将该均值作为每个类新的聚类中心 输出最终的聚类中心以及每个样本所属的类别。...K-Means算法收敛，但是聚类效果较差的原因是，K-Means算法收敛到了局部最小值，而非全局最小值（局部最小值指结果还可以但并非最好结果，全局最小值是可能的最好结果）。...聚类的目标是在保持簇数目不变的情况下提高簇的质量。 ? 如何对下图的的结果进行改进？你只可以多生成的簇进行后处理，一种方法是将具有最大SSE值的簇划分成为2个簇。
运用最小-最大规范化方法对数据进行规范化处理，将数据映射到[0,1]区间，计算公式如下。 其中：ymax为该字段的最大值； ymin为该字段的最小值。...（2）K-Means 模型设置 选择SPSS Modeler的Modeling-K-means，将K-Means模型节点添加进数据流来，双击K-Means图标，在弹出的对话框中选择Model选项页，选项页中的参数解释如下...（3）执行和输出 设置完成后，选中Execute 按钮，即可得到执行并观察到结果。点击VIEW选项卡，可以以图表的形式来显示模型的统计信息以及各个属性在各簇中的分布信息。...（4）聚类结果 结果表明：簇1和2中的签收数量较低，簇5中的签收数量一般，簇4中的签收数量最低，可见，大部分样本的签收数量处于中等水平；各变量在各簇中的显著程度均较大，表明不同聚类簇的签收数量的分化程度较高...簇1 簇2 簇3 簇4 簇5 从每个聚类簇的情况来看，签收数量最多的是第5个簇，该簇中的最多的始发地是广东深圳，签收数量达到了2833件，其次是上海，签收数量达到了1287。
事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？...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。...具体算法表示如下：下图展示了K-means聚类算法的支持函数在Python环境下的具体表示： 在上述算法清单中，包含了几个K-均值算法中要用到的辅助函数。...在算法中通过将所有的簇进行划分，然后分别计算划分后所有簇的误差。选择使得总误差最小的那个簇进行划分。划分完成后，要更新簇的质心列表，数据点的分类结果及误差平方。...通过上述算法，之前陷入局部最小值的的这些数据，经过二分K-means算法多次划分后，逐渐收敛到全局最小值，从而达到了令人满意的聚类效果。
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