文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研究领域，对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义，而且有着重要的应用价值。...论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上，针对Ｋ均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处，探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取，然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。...关于初始点K值确定的一种简单的方法： 关于k的个数的确定：我们可能不知道在K均值中正确的k值。但是，如果能够在不同的K下对聚类结果的质量进行评价，我们往往能够猜测到正确的k值。...（2）随机选取5个数据作为初始聚类中心点，然后用编写的K均值MATLAB程序对数据组进行聚类记录结果。...很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适； (3) 在 K-means 算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化。

2.6K32

对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

p=4146 通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016...我们想要提取典型的消耗曲线，而不是根据消耗量进行聚类。 维数上已大大降低。现在，让我们使用K-medoids聚类方法来提取典型的消耗量。...让我们对数据进行聚类并可视化其结果。 让我们绘制 评估的结果。 聚类的最佳数目为7。让我们绘制结果。 提取的消费数据比平均季节性数据更平滑。现在，K 中心提取了4个典型的轮廓，并确定了3个簇。...但是也可以检查具有不同数量聚类的其他结果。 结论 在本教程中，我展示了如何使用时间序列表示方法来创建用电量的更多特征。然后，用时间序列进行K-medoids聚类，并从创建的聚类中提取典型的负荷曲线。...---- 本文摘选《对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归》

79230
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类

    ，如下： image.png 现在需要做的就是，把这些文档进行聚类，看其和原始给定的类别的重合度有多少，这样也可以反过来验证我们聚类算法的正确度。...由于文本存在多个文件中（大概2k多），使用Spark的wholeTextFile读取速度太慢，所以考虑把这些文件全部合并为一个文件，这时又结合1.的转变编码，所以在转变编码的时候就直接把所有的数据存入同一个文件中...这样子的话，就可以通过.txt\t 来对每行文本进行分割，得到其文件名以及文件内容，这里每行其实就是一个文件了。...2.4 使用每个文档的词向量进行聚类建模 在进行聚类建模的时候，需要提供一个初始的聚类个数，这里面设置为10，因为我们的数据是有10个分组的。...2.5 对聚类后的结果进行评估 这里面采用的思路是： 1. 得到聚类模型后，对原始数据进行分类，得到原始文件名和预测的分类id的二元组(fileName,predictId)； 2.

    1.4K00

    R语言K-Means(K均值聚类）和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

    本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。...其次对聚类算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是通过一个仿真实验具体来强化了解聚类算法，本文的数据是由所设计地软件在微博平台上获取的数据，最后得到相关结论和启示。...微博用户特征数据研究 为了进一步验证K-means算法，本文将采集一批微博数据，通过根据微博用户特征属性对其进行聚类，并得出结论。...层次聚类验证 为了验证该结果的可行性，又采用了R统计软件对样本进行了层次聚类分析。...并运用K-means算法对所采集的数据进行聚类分析，深化了对该算法的理解。

    25200

    K-Means聚类算法应用原理

    K-Means聚类实际应用 图像分割 商业分析 就业分析 人流量统计分析 1.文档分类器 根据标签、主题和文档内容将文档分为多个不同的种类。这是一个非常标准且经典的K-means算法分类问题。...首先需要对文档进行初始化处理，将每个文档都用矢量来表示，并使用术语频率来识别常用术语进行文档分类，这一步很有必要。然后对文档向量进行聚类以识别文档组中的相似性。...将通话详细记录与客户个人资料结合在一起，这就能帮助电信公司对客户需求做更多的预测。 10.IT警报的自动化聚类 大型企业IT基础架构技术组件（如网络，存储或数据库）会生成大量的警报信息。...由于警报信息可以指向具体的操作，因此必须对警报信息进行手动筛选，确保后续过程的优先级。对数据进行聚类可以对警报类别和平均修复时间做深入了解，有助于对未来故障进行预测。...K-Means算法原理 这里拿Andrew Ng的机器学习教程中的图如下来说明，将其分为两类 人眼很容易看出上下各一堆，共两类 第一步：随机选取两个点，作为聚类中心 第二步：计算每个点到聚类中心的距离

    50710

    K_means聚类的matlab应用

    本文作者：南海一号 在机器学习中，我们往往会遇到很大量的数据的处理，其中有一项就是聚类，即将相似的数据聚到一起，比较基础的就是K_means聚类算法。...聚类是一种无监督学习，不需要训练样本有对应的标签就可以将不同的类分开。利用的就是相同类之间的相似性以及不同类之间的差异性。...K-means算法就是输入聚类个数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（百度）。同一个k值的聚类相似度比较高，不同的k值的聚类的相似度比较低。...二：具体案例 我们首先通过对最简单的二维平面上随机点进行分类。首先我们生成50个随机点。得到所有的随机点的坐标。...聚类以后的结果就是相同颜色的分为一类，不同颜色分为不同类，将所有的点分成了三类，用不同的颜色表示，当然，也可以修改迭代次数，这样下来，结果会更加准确 如下： ?

    79320

    Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类详解教程

    ，如下： 图2.png 现在需要做的就是，把这些文档进行聚类，看其和原始给定的类别的重合度有多少，这样也可以反过来验证我们聚类算法的正确度。...由于文本存在多个文件中（大概2k多），使用Spark的wholeTextFile读取速度太慢，所以考虑把这些文件全部合并为一个文件，这时又结合1.的转变编码，所以在转变编码的时候就直接把所有的数据存入同一个文件中...这样子的话，就可以通过.txt\t 来对每行文本进行分割，得到其文件名以及文件内容，这里每行其实就是一个文件了。...2.4 使用每个文档的词向量进行聚类建模 在进行聚类建模的时候，需要提供一个初始的聚类个数，这里面设置为10，因为我们的数据是有10个分组的。...2.5 对聚类后的结果进行评估 这里面采用的思路是： 1. 得到聚类模型后，对原始数据进行分类，得到原始文件名和预测的分类id的二元组(fileName,predictId)； 2.

    98500

    k means聚类算法实例数据_Kmeans聚类算法详解

    k-means算法又称k均值，顾名思义就是通过多次求均值而实现的聚类算法。是一种无监督的机器学习方法，即无需知道所要搜寻的目标，而是直接通过算法来得到数据的共同特征。...6、再次更新距离中心点最近的点 通过不断重复上述步骤直至无法再进行更新为止时聚类完成。...步骤三、使用 K-means 算法进行聚类。...步骤四、对新文档进行分类并计算分类成功率 ---- 步骤一：对文本进行切词和去除停用词（jieba） 原始数据集如下图所示：（为了方便统计对文件名进行了修改） 数据集规模为200，包含类别为：股票、教育...j词在i类文本中的tf-idf权重 return weight ---- 步骤三、使用 K-means 算法进行聚类 思想前面已经说过在此不再复述直接上代码： def Kmeans(weight

    89930

    【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 一维数据的 K-Means 聚类 ) ★

    文章目录 一、 K-Means 聚类算法流程 二、 一维数据的 K-Means 聚类 1、 第一次迭代 2、 第二次迭代 3、 第三次迭代 4、 第四次迭代 参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法 简介...( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means...| K-Means 算法优缺点 | K-Means 算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法 步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n..., 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、 一维数据的 K-Means 聚类 ---- 给定数据集 \rm \{ 1,3,5,8,9,11,12,13,37,43,45,49,51,65...聚类算法最终结果 ; 详细解析参考 【数据挖掘】K-Means 一维数据聚类分析示例

    92200

    R语言使用最优聚类簇数k-medoids聚类进行客户细分

    k-medoids聚类代码 在本节中，我们将使用在上两节中使用的相同的鸢尾花数据集，并进行比较以查看结果是否明显不同于上次获得的结果。...离群值的存在：k均值聚类比离群值更容易对离群值敏感。 聚类中心：k均值算法和k聚类算法都以不同的方式找到聚类中心。...使用k-medoids聚类进行客户细分 使用客户数据集执行k-means和k-medoids聚类，然后比较结果。 步骤： 仅选择两列，即杂货店和冷冻店，以方便地对集群进行二维可视化。...如果聚类的轮廓分数较低（介于0和-1之间），则表示该聚类散布开或该聚类的点之间的距离较高。...如果聚类的轮廓分数很高（接近1），则表示聚类定义良好，并且聚类的点之间的距离较低，而与其他聚类的点之间的距离较高。因此，理想的轮廓分数接近1。

    2.8K00

    spss k-means聚类分析_K均值聚类及其应用

    SPSS聚类分析：K均值聚类分析 一、概念：（分析-分类-K均值聚类） 1、此过程使用可以处理大量个案的算法，根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。...不过，该算法要求您指定聚类的个数。如果知道，您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一，要么迭代地更新聚类中心，要么只进行分类。可以保存聚类成员、距离信息和最终聚类中心。...然后恢复整个数据文件并选择仅分类作为方法，并选择读取初始聚类中心来源以使用该样本估计的中心对整个文件分类。您可以写入和读取文件或数据集。...它表示初始聚类中心之间的最小距离的比例，因此必须大于0且小于等于1。例如，如果准则等于0.02，则当完整的迭代无法将任何聚类中心移动任意初始聚类中心之间最小距离的2%时，迭代停止。◎使用运行均值。...如果所有个案均分配到单独一个聚类，则ANOVA表不显示。◎每个个案的聚类信息.显示每个个案的最终聚类分配，以及该个案和用来对个案分类的聚类中心之间的Euclidean距离。

    82770

    【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 二维数据的 K-Means 聚类 ) ★

    文章目录 一、 K-Means 聚类算法流程 二、 二维数据的 K-Means 聚类 1、 第一次迭代 2、 第二次迭代 参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法...| 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 ) 【...算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法 步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n 个样本 , 将其分成 \rm K 个聚类 ;..., 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、 二维数据的 K-Means 聚类 ---- 给定数据集 \rm \{ A_1 ( 2 , 4 ) , A_2 ( 3 , 7 )...聚类算法最终结果 ; 详细解析参考 【数据挖掘】K-Means 二维数据聚类分析 ( K-Means 迭代总结 | K-Means 初始中心点选择方案 | K-Means 算法优缺点 | K-Means

    90400

    讲解K-Means聚类算法进行压缩图片

    在本文中，我们将使用K-Means算法对图像进行压缩。压缩的思想是使用较少的颜色来表示整个图像，从而减少图像的大小。实施步骤下面是使用K-Means算法进行图像压缩的步骤：1....数据预处理在应用K-Means算法之前，我们需要对图像数据进行预处理。通常情况下，我们将图像转换为一维数组，其中每个元素表示图像中的一个像素。...执行K-Means算法接下来，我们使用K-Means算法对图像进行聚类。我们可以使用scikit-learn库中的KMeans类来实现这一步骤。...以下是一个结合实际应用场景的示例代码，展示了如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。...这些类似的聚类算法可以在特定问题场景下提供更好的聚类效果，并克服了K-Means算法的一些缺点。选择合适的聚类算法取决于数据的特点和实际应用需求。

    41620

    Python使用系统聚类算法对随机元素进行分类

    系统聚类算法又称层次聚类或系谱聚类，首先把样本看作各自一类，定义类间距离，选择距离最小的一对元素合并成一个新的类，重复计算各类之间的距离并重复上面的步骤，直到将所有原始元素分成指定数量的类。...该算法的计算复杂度比较高，不适合大数据聚类问题。...5): '''根据欧几里得距离对points进行聚类，最终划分为k类''' points = points[:] while len(points)>k: nearest =...float('inf') # 查找距离最近的两个点，进行合并 # 合并后的两个点，使用中点代替其坐标 for index1, point1 in enumerate(points[...'=')+'\n', points) print('steps:'.center(20,'=')) # 聚类 result = xitongJulei(points, k=2) print('result

    1.5K60

    聊聊k-means聚类的原理和应用

    但我们可以通过其它方式来确定k，后文会讲到。 从上面的描述中，我们可以抽象出聚类方法的步骤： 随机从数据集中选择k个点作为我们聚类的中心点； 讲每个点分配到离它最近的类中心点，就形成了k类。...数据太过于分散，量级相差过大，通过特征工程中的最大最小归一化来对数据进行处理（也可以是z-评分归一化），得到如下的数据： #最大最小归一化处理 # coding:utf-8 from sklearn import...preprocessing import numpy as np # 初始化数据，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征 x = np.array([[ 0., -3., 1.],...总结 如何区分k-means与knn： k-means是聚类算法，knn是有监督的分类算法；聚类没有标签，分类有标签 聚类算法中的k是k类，knn中的k是k个最近的邻居。...算法本身的局限性：对于类似下面圆形的数据集，聚类效果很差，主要是算法原因。所以还有其他的聚类算法，比如基于密度的方法等。 不适合发现非凸形状的簇或者大小差别较大的簇； 对噪声和异常点比较敏感 ?

    1.4K21

    R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

    p=3726 这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查公司的股票收益率的时间序列。...k-Shape k-Shape [Paparrizos和Gravano，2015]是一种关注时间序列形状的时间序列聚类方法。...形状提取 通过SBD找到时间序列聚类的质心向量 有关详细的表示法，请参阅文章。 ? k-Shape的整个算法如下。 ? k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个时间序列分配簇。...将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较，并将其分配给最近的质心向量的聚类 更新群集质心向量 重复上述步骤1和2，直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。...（K-Shape允许一些偏差，但以防万一） 每种股票的股票价格和股票价格变化率。 ? ? 聚类结果如下。

    1.2K10

    R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据

    本文我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列 企业对企业交易和股票价格 在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性。...将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较，并将其分配给最近的质心向量的聚类 更新群集质心向量 重复上述步骤1和2，直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。...---- 对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归 01 02 03 04 将zscore作为“preproc”，“sbd”作为距离，以及centroid =“shape...”，k-Shape聚类结果如下。...---- 本文摘选 《 R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 》。 ----

    38320

    R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据

    ----点击标题查阅往期内容对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归左右滑动查看更多01020304将zscore作为“preproc”，“sbd”作为距离，以及centroid...FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请数据R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化...Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言谱聚类...Python、R对小说进行文本挖掘和层次聚类可视化分析案例R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集R语言有限混合模型(FMM,finite mixture...R语言进行网站评论文本挖掘聚类基于LDA主题模型聚类的商品评论文本挖掘R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归R语言聚类算法的应用实例

    51100
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券