) print(79*'_') print('% 9s' % 'init'' time inertiahomo compl v-meas ARI AMI silhouette') def bench_k_means (KMeans(init='k-means++',n_clusters=n_digits, n_init=10),name="k-means++", data=data) bench_k_means(KMeans ()),cmap=plt.cm.Paired,aspect='auto',origin='lower') plt.plot(reduced_data[:, 0],reduced_data[:,1],'k. 0.553 0.677 0.156 _______________________________________________________________________________ 算法：k均值聚类是首先将数据分为 k组并随机选取k个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心间距离，最后将每个对象分配给距离其最近聚类中心。
机器学习中的k均值聚类属于无监督学习，所谓k指的是簇类的个数，也即均值向量的个数。 故称之为均值向量。 关于均值聚类的簇类数(即k值)，目前并没有方法能确切地确定k的值是多少，但是通常可以通过枚举法和肘方法来大致确定k。 所谓枚举法，即通过取不同的k值来观察最终的聚类结果，选取最优结果所对应的k作为该均值聚类的最终k值。 肘方法是通过绘制不同的k所对应的样本数据点与各自聚类中心的距离平均值来确定k。 ，此时就要借助右图的肘方法，即选取某一点该点的前一点至该点下降最快，而该点至该点的后一个点缓慢下降的点所对应的横轴作为均值聚类的k值。
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分k个簇，起始随机选择k个点为簇的初始质心，选取距离k个质心最近的一个加入那个簇，之后更新质心，即簇内所有数值的平均，之后继续重复直到质心不再变化或者小于一个阈值。 数据集D中n个对象，D= \{o_i=(x_i1,x_i2,...x_in),i=1,2,...n\} 簇的集合C=\{C_1,C_2,...C_k\},C_i=\{o_1,o_2,...ol\} \ \frac{1}{|C_i|} \sum_{o_l \in C_i} x_{lj} 簇内距离平方和：可以做评价指标，多次以不同的初始质心运行，选取得到最小SSD的结果 SSD={\sum_{i=1}^k\
吴恩达老师-K均值聚类 K均值聚类算法中主要是有两个关键的步骤：簇分配和移动聚类中心。 红色和蓝色） 首先随机生成两个聚类中心：红色和蓝色两个点 遍历每个样本绿色的点，求出和两个聚类中心的距离，判断和哪个更接近，则归属于哪个类（簇） 移动聚类中心 将两个聚类中心（红色和蓝色的叉）移动到同色点的均值处 ，找到所有红色（蓝色）点的均值 重复上述的步骤：簇分配和移动聚类中心，直到颜色的点不再改变，具体算法过程如下各图所示： image.png image.png image.png image.png ，以中心或者样本的均值表示类别 算法是迭代算法，不能得到全局最优解 选择不同的初始中心，会得到不同的聚类结果 聚类结果的质量一般是通过类的平均直径来进行衡量的 k的选择：一般的，当类别数增加平均直径会减小 （使用axis=0：求列的均值） centroids[j, :] = mean(pointsInCluster, axis = 0) return centroids,
k-均值聚类是一种表示学习算法。k-均值聚类算法将训练集分成k个靠近彼此不同样本聚类。因此我们可以认为该算法提供了k维的one-hot编码向量h以表示输入x。 k-均值聚类提供的one-hot编码也是一种稀疏表示，因为每个输入表示中大部分元素为零。之后，我们会介绍能够学习更灵活的稀疏表示的一些其他算法(表示中每个输入x不止一个非零项)。 k-均值聚类初始化k个不同的中心点 ，然后迭代交换两个不同的步骤直到收敛。步骤一，每个训练样本分配到最近的中心点 所代表的的聚类i。 步骤二，每一个中心点 ，更新为聚类i中所有训练样本 的均值。关于聚类的一个问题是，聚类问题本事是病态的。这是说没有单一的标准去度量聚类数据在真实世界中效果如何。 我们可以度量聚类的性质，例如类中元素到类中心点的欧几里得距离的均值。这使得我们可以判断从聚类分配中重建训练数据的效果如何。然而我们不知道聚类的性质是否很好地对应到真实世界的性质。
本篇介绍一种最常用的聚类算法，即K-均值（K-means）聚类算法。 K-means 算法的伪代码表示如下： 创建K个点作为起始质心（经常是随机选择） 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算数据点到质心的距离 将数据点重新分配到距其最近的簇 对每个簇，计算所有点的均值，并作为新的质心 上面提到的“最近”的说法，意味着要进行某种距离计算。 均值算法 第 %d 次迭代" % i) plt.xlabel("X1") plt.ylabel("X2") plt.show() plt.plot(range(1,n+1),distanceSum_log 实际上，对应本例的数据集，K最好取2，此时分类效果最好, 结果如下： ? 所以，如果取到合适的K值，也需要额外的考虑。
聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 这里直接 sklearn 里的数据集 from sklearn.datasets.samples_generator 2.算法实现 # 引入 scipy 库中的距离函数，默认实现是欧式距离 from scipy.spatial.distance import cdist class K_Means(object): # 初始化，参数 n_clusters(K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心) def __init__(self, n_clusters=6, max_iter 作为当前点的分类 c_index = np.argmin(distances, axis=1) # 得到 100x1 的矩阵 # 3.对每一类数据进行均值计算 排除掉没有出现在 c_index 里的类别 if i in c_index: # 选择所有类别是 i 的点，取 data 里面坐标的均值
为了克服K-means算法收敛于局部最小值问题，有人提出了二分K-means算法。该算法首先将所有的点作为一个簇，随后将该簇一分为二。 此外还涉及到K-均值算法的一个具体应用，将地图上已知经度纬度信息的点根据相互距离进行聚类。 ? : '''随机创建簇中心，特征数n x k 大小的矩阵 ''' n = shape(dataSet)[1] centroids = mat(zeros((k,n)))#create 均值 聚类 myCentroids, clustAssing = biKmeans(datMat, numClust, distMeas=distSLC) #在地图上显示聚类结果 均值 聚类" ,fontsize =16) plt.show() clusterClubs(5)
文章目录 K均值聚类的优缺点 优点 算法简单，容易实现 ； 算法速度很快； 对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目,t是迭代的次数 对于”噪声”和孤立点数据敏感，少量的该类数据能够对平均值产生极大影响。 百度百科版本 K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。 ķ -means聚类的目的是划分 Ñ观测到 ķ其中每个观测属于簇群集与最近的平均值，作为原型群集的。这导致数据空间划分为 Voronoi单元。 这些通常是类似于最大期望算法为混合物的高斯分布经由通过两个采用的迭代细化方法k-均值和高斯混合模型。 该算法与k最近邻分类器有松散的关系，这是一种流行的分类机器学习技术，由于名称的原因，它经常与k -means 混淆。应用1最近邻分类器，通过k -means 获得的聚类中心将新数据分类到现有聚类中。
总目录：SPSS学习整理 SPSS实现快速聚类（K-Means/K-均值聚类） 目的 适用情景 数据处理 SPSS操作 SPSS输出结果分析 知识点 ---- 目的 利用K均值聚类对数据快速分类 适用情景 数据处理 SPSS操作 分析——分类——K-均值聚类 最大迭代次数根据数据量，分类数量，电脑情况自己调整，能选多点就把上限调高点。 注意：K-均值聚类可能陷入局部最优解，产生原因和解决办法可以百度 知识点 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
今天给大家简单的介绍经典的聚类学习算法，K均值算法。 K均值算法的R语言代码 # 加载R包 library(tidyverse) # data manipulation library(cluster) # clustering algorithms get_dist(df) fviz_dist(distance, gradient = list(low = "#00AFBB", mid = "white", high = "#FC4E07")) # K均值算法 K均值算法 # Compute k-means clustering with k = 4 set.seed(123) final <- kmeans(df, 4, nstart = 25) print 4后，重新执行K均值算法，可视化效果如下图所示。
它的过程遵循一种简单的方法，可以通过一定数量的聚类（假设k个聚类）对给定的数据集进行分类。集群中的数据点对同级组是同质的，并且是异构的。 还记得从墨水印迹中找出形状吗？ k表示此活动有点类似。 K-均值如何形成聚类： K均值为每个群集选取k个点，称为质心。 每个数据点形成具有最接近质心的群集，即k个群集。 根据现有集群成员查找每个集群的质心。在这里，我们有了新的质心。 找到每个数据点与新质心的最近距离，并与新的k簇相关联。重复此过程，直到会聚发生为止，即质心不变。 如何确定K的值： 在K均值中，我们有聚类，每个聚类都有自己的质心。 我们知道，随着簇数的增加，该值会不断减少，但是如果绘制结果，您可能会看到平方距离的总和急剧减小，直到达到某个k值，然后才逐渐减小。 在这里，我们可以找到最佳的群集数量。 ? 下面来看使用Python实现的案例： ''' The following code is for the K-Means Created by - ANALYTICS VIDHYA ''' # importing
1.K-Means简介 K均值(K-Means)算法是无监督的聚类方法，实现起来比较简单，聚类效果也比较好，因此应用很广泛。K-Means算法针对不同应用场景，有不同方面的改进。 我们从最传统的K-Means算法讲起，然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法，距离计算优化Elkan K-Means算法和大样本情况下Mini Batch K-Means算法。 假设样本集输入变量为(x1,x2,x3,…,xm)，样本集划分为K个簇(C1,C2,C3,…,Ck)，则我们的目标是最小化平方误差E。 ? 其中μi是簇Ci的均值向量，也可称作质心，表达式为 ? 2.K-Means算法流程 ? 对于K-Means算法，首先要注意K值的选择和K个初始化质心的选择。 重复上述两步，直到选择出K个聚类中心。然后利用这K个质心来作为初始化质心去运行传统K-Means算法。
机器学习系列（八）K均值（kMeans） 在机器学习中，当我们要处理的数据是无标签的，就是无监督分类问题，如K均值算法。 内容目录 1 K均值算法2 二分K均值算法3 K-means++ 1 K均值算法 K均值算法是一种聚类算法，自动的将数据组成聚类。 3）K均值算法对噪声比较敏感。 2 二分K均值算法 二分k均值（bisecting k-means）算法为解决随机选择质心问题，不太受初始化问题的影响。 二分k均值算法的迭代过程如图，每次都进行k=2的基本k均值算法，经过三次迭代将数据分为四类。 ?
聚类算法中的第一门课往往是K均值聚类（K-means），因为其简单高效。本文主要谈几点初学者在使用K均值聚类时需要注意的地方。 1. 输入数据一般需要做缩放，如标准化。 另一种看法是，如果你的K均值结果总在大幅度变化，比如不同簇中的数据量在多次运行中变化很大，那么K均值不适合你的数据，不要试图稳定结果 [2]。 我个人倾向于后者的看法，K均值虽然易懂，但效果一般，如果多次运行的结果都不稳定，不建议使用K均值。 此处我们明白顺序可以是随机的，但占比应该是相对固定的，因此K均值不适合当前数据集。 仅当数据量巨大，且无法降维或者降低数量时，再尝试使用K均值。 一个显著的问题信号是，如果多次运行K均值的结果都有很大差异，那么有很高的概率K均值不适合当前数据，要对结果谨慎的分析。 ?
k均值（k-means）算法就是一种比较简单的聚类算法。 一、k-means基本思想 K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。 image1.jpg k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是： ? formula1.png 式中，μc(i)表示第i个聚类的均值。 我们希望代价函数最小，直观的来说，各类内的样本越相似，其与该类均值间的误差平方越小，对所有类所得到的误差平方求和，即可验证分为k类时，各聚类是否是最优的。 k-means算法是将样本聚类成 k个簇（cluster），其中k是用户给定的，其求解过程非常直观简单，具体算法描述如下： （1）随机选取 k个聚类质心点 （2）重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 计算质心与数据点的距离 将数据点分配到距离最近的簇 对每一个簇，计算簇中所有点的均值，并将均值作为质心 三、程序 编写此程序使用的是python 3，并且需要安装
k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 假设对基本的二维平面上的点进行K均值聚类，其实现基本步骤是： 1.事先选定好K个聚类中心（假设要分为K类）。2.算出每一个点到这K个聚类中心的距离，然后把该点分配给距离它最近的一个聚类中心。 算出每一个类别里面所有点的平均值，作为新的聚类中心。4.给定迭代此次数，不断重复步骤2和步骤3，达到该迭代次数后自动停止。 distance = [] #存放每个点到各中心的距离 for j in range(len(center_x)): k center_x.append(ave_x) center_y.append(ave_y) if __name__=='__main__': K_means
给定一张 N 个点（编号 1,2…N），M 条边的有向图，求从起点 S 到终点 T 的第 K 短路的长度，路径允许重复经过点或边。 注意： 每条最短路中至少要包含一条边。 最后一行包含三个整数 S,T 和 K，分别表示起点 S，终点 T 和第 K 短路。 输出格式 输出占一行，包含一个整数，表示第 K 短路的长度，如果第 K 短路不存在，则输出 −1。 数据范围 1≤S,T≤N≤1000, 0≤M≤105, 1≤K≤1000, 1≤L≤100 输入样例： 2 2 1 2 5 2 1 4 1 2 2 输出样例： 14 题解 A*算法,第二次弹出来的值位第二小的值 v],v}); } } } if(dist[s] == INF)return -1; } int Astar(int s,int e,int K) if(S == T) K ++; if(dijstra(S,T) == -1)cout<<-1<<endl; else cout<<Astar(S,T,K)<<endl;
在本文中，你将阅读到两种聚类算法——k-均值聚类和层次聚类，机器可以用其来快速理解大型数据集。 K-均值聚类（K-means clustering） 何时使用？ 工作方式 该算法可以随机将每个观测值（observation）分配到 k 类中的一类，然后计算每个类的平均。接下来，它重新将每个观测值分配到与其最接近的均值的类别，然后再重新计算其均值。 K-均值在这里有效，是因为我们可以合理地预测这些数据会自然地落到这三个分组中。 K-均值聚类的一个明显限制是你必须事先提供预期聚类数量的假设。目前也存在一些用于评估特定聚类的拟合的方法。 重要的是，使用这种方法并不需要像 K-均值聚类那样设定分组的数量。你可以通过给定高度「切割」树型以返回分割成的集群。高度的选择可以通过几种方式进行，其取决于我们希望对数据进行聚类的分辨率。
Link：https://download.csdn.net/download/qq1198768105/71411278 实验报告图片版 程序代码 以Iris数据集为例： k-means import = 1 t[target == 'versicolor'] = 2 t[target == 'virginica'] = 3 return data, t # 随机初始化k个聚类中心 ，从样本中随机选取 def randChosenCent(data, k): # 样本数 m = data.shape[0] # 初始化列表 centroids = [] # 生成类似于样本索引的列表 centroidsIndex = random.sample(range(0, m), k) # 产生k个[0,60)的不同随机数 # 根据索引获取样本 in range(c): vec3 = np.array(c_list[k, :]) # 第k个中心 dis_ki =
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