如何使用tSNE和kmeans质心找到质心对应的原始数据点？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习 | 聚类分析总结 & 实战解析

算法实现选择K个点作为初始质心 repeat 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇重新计算每个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 K如何确定与层次聚类结合，经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是...初始质心的选取常见的方法是随机的选取初始质心，但是这样簇的质量常常很差。（1）多次运行，每次使用一组不同的随机初始质心，然后选取具有最小SSE（误差的平方和）的簇集。...这种策略简单，但是效果可能不好，这取决于数据集和寻找的簇的个数。（2）取一个样本，并使用层次聚类技术对它聚类。从层次聚类中提取K个簇，并用这些簇的质心作为初始质心。...（3）取所有点的质心作为第一个点。然后，对于每个后继初始质心，选择离已经选取过的初始质心最远的点。使用这种方法，确保了选择的初始质心不仅是随机的，而且是散开的。但是，这种方法可能选中离群点。...这些方法的使用大同小异，基本都是先用对应的函数建立模型，然后用fit()方法来训练模型，训练好之后，就可以用labels_属性得到样本数据的标签，或者用predict()方法预测新样本的标签。

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机器学习 | KMeans聚类分析详解

KMeans K均值（KMeans）是聚类中最常用的方法之一，基于点与点之间的距离的相似度来计算最佳类别归属。...在sklearn中的KMeans使用欧几里得距离：则一个簇中所有样本点到质心的距离的平方和为：其中，为一个簇中样本的个数，是每个样本的编号。...不同距离所对应的质心选择方法和Inertia如下表所示, 在KMeans中，只要使用了正确的质心和距离组合，无论使用什么样的距离，都可以达到不错的聚类效果。...算法步骤：从数据即中随机（均匀分布）选取一个样本点作为第一个初始聚类中心计算每个样本与当前已有聚类中心之间的最短距离；再计算每个样本点被选为下个聚类中心的概率，最后选择最大概率值所对应的样本点作为下一个簇中心...labels_ ndarray of shape (n_samples,) 每个样本对应的标签。 inertia_ float 每个样本点到它们最近的簇中心的距离的平方的和，又叫做"簇内平方和"。

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KMeans聚类算法思想与可视化

2.不能纠正错误的合并或划分 3.可以集成其他技术基于密度的方法 1.可以发现任意形状的簇 2.簇是对象空间中被低密度区域分隔的稠密区域 3.簇密度 4.可能过滤离群点基于网格的方法 1.使用一种多分辨率网格数据结构...---- 2.Kmeans算法思想 2.0 算法步骤 Kmeans算法(k均值算法)是一种简单的聚类算法，属于划分式聚类算法，当给定一个数据集D时，Kmeans算法的步骤如下：选择K个点作为初始质心（...需要注意的是，无论是随机选取还是用户指定，质心都尽量不要超过原始数据的边界，即质心每一维度上的值要落在原始数据集每一维度的最小与最大值之间。...2.5 代价函数与算法收敛 Kmeans算法的代价函数比较简单，就是每个样本点与其所属质心的距离的平方和（误差平方和，Sum of Squared Error,简称SSE）： J(c,u)=∑i=1k|...1000,2)y.shape #输出(1000,)对应每个样本的真实标签对该数据集进行聚类分析，聚类个数设置为10(因为有十种数字)，质心初始化方式为随机初始化，最大迭代次数设置为100。

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k-means聚类

迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束注：这里的距离我们一般采用欧式距离 Matlab实现 kmeans算法实现 function [ IDX, C ] = kmeans(...X, k ) % KMEANS K-Means聚类算法 % Author: 谭振宇 % Data: 2016.03.24 % Input: % X: n*m的矩阵，n表示点的个数，m...点的个数 m = size(X, 2); % 点的维数 % 1.从nums个向量中选择k个向量作为质心 M = X(1:k, :); % 选取前k行为初始聚类中心 loop = 0; while true...迭代2~3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束 residual = norm(M - C); % 计算新质心和原始质心的距离 disp(['新的质心与原质心距离为：' ,...figure scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3)) title('原始数据') k = 3; % 聚类的个数设置为3 [idx, C] = kmeans(X, k);

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使用Python实现无监督学习

标签：特征的结果。为无监督学习做准备在本文中，我们使用Iris数据集（鸢尾花）来进行第一次预测。该数据集包含一组150条记录下5个属性 – 花瓣长度，花瓣宽度，萼片长度，萼片宽度和种类。...简单的说，目的是将具有相似特征的群体分开并将它们分配到簇中。可视化例子： ? 在上图中，左边的图像是没有完成分类的原始数据，右边的图像是聚类的（根据数据的特征对数据进行分类）。...由于我们知道涉及3个类，因此我们通过将参数“n_clusters”传递到我们的KMeans模型中，将算法编程为将数据分组为3个类。现在随机将三个点（输入）分配到三个簇中。...基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入被分离成最近的簇。然后，重新计算所有簇的质心。簇的每个质心都是定义所得到的组的特征值的集合。检查质心特征权重可以用来定性地解释每个簇代表什么类型的组。...具体而言，它通过二维点或三维点对每个高维物体进行建模，使得相似的对象由靠近的点建模，而不相似的对象以远离的点建模。

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【机器学习】——K均值聚类：揭开数据背后的隐藏结构

在现代数据分析中，我们往往会遇到大量没有标签的数据。如何从这些数据中挖掘出有意义的结构和模式呢？这时，聚类分析就显得尤为重要。...对离群点敏感：K均值对噪声和离群点十分敏感，离群点会极大影响聚类结果。 5. K均值聚类的常见应用 5.1 市场细分 K均值聚类广泛应用于市场细分。...例如，分析社交网络中的社区结构，找到具有相似兴趣的群体，从而优化推荐系统或广告投放。 6. 如何选择K值？选择K值是K均值聚类中的一个重要问题。错误的K值会导致不理想的聚类效果。...通过计算不同K值下的聚类误差平方和（SSE），画出K与SSE的关系图，寻找“肘部”位置。这个位置对应的K值通常是最佳选择。...DBSCAN通过寻找密度相似的数据点来形成簇，并能够有效处理噪声和离群点。DBSCAN特别适用于具有不规则形状的簇，克服了 K 均值算法对于簇形状的限制。

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【机器学习实战】第10章 K-Means（K-均值）聚类算法

SSE: Sum of Sqared Error（平方误差和）, SSE 值越小，表示越接近它们的质心. 由于对误差取了平方，因此更加注重那么远离中心的点....有关簇和质心术语更形象的介绍, 请参考下图: K-Means 工作流程首先, 随机确定 K 个初始点作为质心（不是数据中的点）....然后将数据集中的每个点分配到一个簇中, 具体来讲, 就是为每个点找到距其最近的质心, 并将其分配该质心所对应的簇. 这一步完成之后, 每个簇的质心更新为该簇说有点的平均值....：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....随机质心必须要在整个数据集的边界之内，这可以通过找到数据集每一维的最小和最大值来完成。然后生成 0~1.0 之间的随机数并通过取值范围和最小值，以便确保随机点在数据的边界之内。

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【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法

假设我们取 (k=2) ，那么会在数据集合中随机选取两个点作为质心，即下图中红色的点 (mu_1) 和蓝色的点 (mu_2) ： ?...这里涉及到一个问题，如何保证k-means是收敛的？...}||^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...可以用来在相同原始数据的基础上用来评价不同算法、或者算法不同运行方式对聚类结果所产生的影响。...[l], marker=markers[l], ls='None') # 每个点对应的标签值 # print(kmeans_model.labels_)

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【机器学习】机器学习重要方法——无监督学习：理论、算法与实践

2.1.1 K均值聚类 K均值（K-Means）是一种基于质心的聚类算法，通过迭代优化，将数据点分配到最近的质心，从而最小化簇内的平方误差和。...以下是一个使用K均值聚类进行客户分群的示例。...研究如何在高维数据中进行有效的模式识别和特征提取，是无监督学习的重要研究方向。...4.2 可解释性与可视化无监督学习模型通常较难解释其结果，研究如何提高模型的可解释性和可视化能力，帮助用户理解和应用无监督学习结果，是一个值得探索的方向。...研究如何有效结合两种学习方法，提高模型性能和应用范围，是一个重要的研究课题。

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教程 | 一文简述多种无监督聚类算法的Python实现

上图是一个监督学习的例子，它使用回归技术找到在各个特征之间的最佳拟合曲线。而在无监督学习中，根据特征对输入数据进行划分，并且根据数据所属的簇进行预测。重要的术语特征：进行预测时使用的输入变量。...预测值：给定一个输入示例时的模型输出。示例：数据集中的一行。一个示例包含一个或多个特征，可能还有一个标签。标签：特征对应的真实结果（与预测相对应）。...如上所示，左图是没有进行分类的原始数据，右图是进行聚类之后的数据（根据数据本身的特征将其分类）。当给出一个待预测的输入时，它会基于其特征查看自己从属于哪一个簇，并以此为根据进行预测。...基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入数据点将被划分到独立的簇中。接着，我们将重新计算所有簇的质心。每一个簇的质心是定义结果集的特征值的集合。...具体而言，它将通过如下方式用二维或三维的数据点对高维空间的对象进行建模：以高概率用邻近的点对相似的对象进行建模，而用相距较远的点对不相似的对象进行建模。

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手把手教你在多种无监督聚类算法实现Python（附代码）

上图是一个监督学习的例子，它使用回归技术找到在各个特征之间的最佳拟合曲线。而在无监督学习中，根据特征对输入数据进行划分，并且根据数据所属的簇进行预测。重要的术语特征：进行预测时使用的输入变量。...预测值：给定一个输入示例时的模型输出。示例：数据集中的一行。一个示例包含一个或多个特征，可能还有一个标签。标签：特征对应的真实结果（与预测相对应）。...可视化示例：如上所示，左图是没有进行分类的原始数据，右图是进行聚类之后的数据（根据数据本身的特征将其分类）。当给出一个待预测的输入时，它会基于其特征查看自己从属于哪一个簇，并以此为根据进行预测。...基于每个点之间的质心距离，下一个给定的输入数据点将被划分到独立的簇中。接着，我们将重新计算所有簇的质心。每一个簇的质心是定义结果集的特征值的集合。...具体而言，它将通过如下方式用二维或三维的数据点对高维空间的对象进行建模：以高概率用邻近的点对相似的对象进行建模，而用相距较远的点对不相似的对象进行建模。

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sklearn调包侠之K-Means

然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，就是为每个点找到距其最近的质心（这里算的为欧式距离，当然也可以使用其他距离），并将其分配该质心所对应的簇；这一步完成之后，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值...；重复上述过程直到数据集中的所有点都距离它所对应的质心最近时结束。...算法伪代码创建 k 个点作为起始质心（随机选择）当任意一个点的簇分配结果发生改变时（不改变时算法结束）对数据集中的每个数据点对每个质心计算质心与数据点之间的距离...训练模型与评估该算法使用 sklearn.cluster 模块中的KMeans函数。...from sklearn.cluster import KMeans n_clusters = 3 kmean = KMeans(n_clusters=n_clusters) kmean.fit(X)

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简单易学的机器学习算法——K-Means算法

二、K-Means算法的概述基本K-Means算法的思想很简单，事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，...将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，知道质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。...三、K-Means算法的流程初始化常数K，随机选取初始点为质心重复计算一下过程，直到质心不再改变计算样本与每个质心之间的相似度，将样本归类到最相似的类中重新计算质心输出最终的质心以及每个类四...原始数据集 MATLAB代码主程序 %% input the data A = load('testSet.txt'); %% 计算质心 centroids = kMeans(A, 4); 随机选取质心...end kMeans的主程序 %% kMeans的核心程序，不断迭代求解聚类中心 function [ centroids ] = kMeans( dataSet, k ) [m,n] =

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图像处理中kmeans聚类算法C++实现

Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。...输入：一组数据data，设定需要聚类的类别数目ClusterCnt，设定迭代次数IterCnt，以及迭代截止精度eps 　　输出：数据data对应的标签label，每一个数据都会对应一个label...先针对每一个数据，计算其与每个质心之间的距离（差别），选取距离最小的对应的质心，将其归为一类（设置为同一个标签值），依次遍历所有数据。这样第一次迭代后，所有数据都有一个标签值。　　4....二、图像中的应用　　简单的将kmeans算法应用于图像中像素点的分类，每个像素点的RGB值作为输入数据，计算像素点与质心之间的距离，不断迭代，直到所有像素点都有一个标签值。...OpenCV中也集成有Kmeans算法的API，如下图，其选取初始质心有三种flag可以设置，随机选取、某种算法选取、用户设定。具体使用方法请参考OpenCV文档。 ?

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k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

另一种方法是按递增的顺序尝试不同的k值，同时画出其对应的误差值，通过寻求拐点来找到一个较好的k值，详情见下面的文本聚类的例子。...选择更靠近质心的点，其中 km.cluster_centers_代表着一个（聚类个数*维度数），也就是不同聚类、不同维度的均值。...该指标可以知道：一个类别之中的，那些点更靠近质心；整个类别组内平方和。类别内的组内平方和要参考以下公式： ? ?...reassignment_ratio: 某个类别质心被重新赋值的最大次数比例，这个和max_iter一样是为了控制算法运行时间的。...延伸二：Kmeans可视化案例来源于博客：使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分 from sklearn.cluster import KMeans

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机器学习系列（八）K均值（kMeans）

缺点： 1）K均值算法的初始中心点选择对算法影响较大，随机选择的质心可能导致迭代次数很多或者算法陷入局部最优。 2）在选择质心时k的个数需要基于经验和多次试验进行设置，不同数据k的选择也不一样。...：dataSet的所有向量都能找到某个聚类中心,到此中心的距离均小于其他k-1个中心的距离 while flag: flag = False # 预置标志位为False...= minIndex: # 找到了一个新聚类中心 flag = True # 重置标志位为True，继续迭代 # 将minIndex和minDist..., clustercents # 输出生成的ClustDist：对应的聚类中心(列1),到聚类中心的距离(列2),行与dataSet一一对应 color_cluster(ClustDist[:, 0:...算法步骤： 1）在数据样本中随机选择一个数据作为第一个簇的质心C1 2）计算其余数据样本与簇中心的最短距离令 ? ，某样本点被选为下一个簇中心的概率为 ? 概率越大，被选做新聚类中心的概率越大。

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KMeans算法分析以及实现

KMeans KMeans是一种无监督学习聚类方法, 目的是发现数据中数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。...无监督学习,也就是没有对应的标签,只有数据记录.通过KMeans聚类,可以将数据划分成一个簇,进而发现数据之间的关系. ?...原理 KMeans算法是将数据\({x^1, x^2 ,..., x^n}\)聚类成k个簇,其中每个\(x^i \in R^n\), 算法具体描述: 随机选择k个聚类质心点:\(\mu_1, \mu_2...伪代码: 创建k个点作为起始质心; 当任意一个点的簇分配结果发生改变时: 对数据集中的每个数据点: 对每个质心: 计算质心和当前数据点的相似度...二分k均值:首先将所有数据看成一个簇,然后将该簇一分为二,之后选择其中一个簇继续划分, 如何选择簇取决于对其划分是否可以最大程度的降低SSE的值;然后反复重复,直到得到K个簇为止.

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R语言数据分析与挖掘(第九章):聚类分析(1)——动态聚类

动态聚类算法属于基于质心的聚类，其基本思想为：选择一批凝聚点或给出一个初始的分类，让样品按某原则向凝聚点凝聚，对凝聚点进行不断的修改或迭代，直至分类比较合理或迭代稳定为止。...函数K-means()的返回结果是一个列表，包括: cluster表示存储各观测值所属的类别编号； centers表示存储最终聚类结果的各个类别的质心点； tots表示所有聚类变量的离差平方和; wihiness...表示每个类别中所有聚类变量的离差平方和，该参数用于刻画各个类别中样本观测点的离散程度; tot.withiness表示每个类别中所有聚类变量的离差平方和的总和，即wihiness的结果求和; bewees...col = 3:4, pch = 8, cex = 2) 上诉代码表示将原始数据聚成2类，将聚类结果绘制出来，利用不同颜色区分类别，最后标出类质心。...此外，还可以尝试将原始数据聚成3类，代码如下： (kmeans.2 kmeans(dat, 3)) plot(dat, col = kmeans.2$cluster,main="聚成3类") points

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OpenCV学习入门（三）：kmeans原理及代码

Kmeans是一种非监督的聚类方法，是最常用的聚类技术之一。kmeans尝试找到数据的自然类别，通过用户设定的类别个数K，它可以快速的找到“好的”类别中心，“好的”意味着聚类中心位于数据的自然中心。...（一）算法步骤 Kmeans算法一般步骤如下： 1、输入样本数据集合和用户指定的类别数K。 2、分配类别初始化中心点的位置（随机或指定）。 3、将每个样本点放入离它最近的聚类中心所在的集合。...一种常用的解决方法是：多次运行，每次使用一组不同的随机初始质心，然后选取具有最小误差的平方和（SSE）的簇集。这种策略简单，但是效果可能不好，这取决于数据集和寻找的簇的个数。...然后，对于每个后继初始质心，选择离已经选取过的初始质心最远的点。使用这种方法，确保了选择的初始质心不仅是随机的，而且是散开的。但是，这种方法可能选中离群点。...如果某个数据对象的距离和大于距离和均值, 则视该点为孤立点。把这个对象从数据集中移除到孤立点集合中, 重复直到所有孤立点都找到。最后得到新的数据集就是聚类的初始集合。

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聚类-KMeans算法（图解算法原理）

算法原理 ---- 随机选取K个质心随机3个点为质心（红黄蓝），淡蓝色为数据。...sklearn.cluster.KMeans，主要参数： n_clusters：k值，质心数，默认8 max_iter : int, default：最大迭代次数 tol：质心的变化率小于此值时结束...站在巨人的肩膀上，主要有两种方法：手肘法和轮廓系数法。...手肘法 SSE=\sum_{i=1}^k\sum_{p\in C_i}|p-m_i|^2 C_i 表示第i个簇，表示第i个簇的质心，p是数据样本点。...根据误差平方和SSE来选择K值，但并不是选SSE最小时对应的K，而是选SSE突然变小时的K，如下图，K应选3，图似手肘故得名。

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