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关键词

K-(二)

一种肯定可以降低SSE的方是增加簇的数目,但这违背了聚类的目标。聚类的目标是在保持簇数目不变的前提下提高分类的质量,使得SSE最小。 为了克服K-means收敛于局部最小问题,有人提出了二分K-means。该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-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。? minJ = min(dataSet) rangeJ = float(max(dataSet) - minJ) centroids = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k, 聚类 myCentroids, clustAssing = biKmeans(datMat, numClust, distMeas=distSLC) #在地图上显示聚类结果 fig = plt.figure

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K-(一)

聚类方几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,说明聚类的效果越好。本篇介绍一种最常用的聚类,即K-K-means)聚类K-means 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,计所有点的,并作为新的质心上面提到的 “最近”的说,意味着要进行某种距离计 第 %d 次迭代 % i) plt.xlabel(X1) plt.ylabel(X2) plt.show()plt.plot(range(1,n+1),distanceSum_log)plt.scatter 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,也需要额外的考虑。

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    机器学习day14 K

    KK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。数据预处理,包括但不限于归一化,离群点处理等随机选择K个簇中心,我们记为?定义代价函数,? 对于每个簇k,重新计各个簇的中心 ? K在迭代中,如果J没有达到最小,那么首先重新计当前簇的中心?,调整每个样例?所属的类别?来让J的减少,之后计?,调整簇中心? 使J减少,如此重复迭代,直到J减少到最小,?此时也收敛。K示意图? K聚类迭代图简单说,就是一开始我们假设的簇中心是随便找的,并不能将数据合理的分类,我们不断计各个数据与最近簇中心的误差,然后又计每类簇新的中心,出J,直到无减少,也这是收敛,表示我们找到了最佳的簇中心用来分类

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    KR语言代码

    今天给大家简单的介绍经典的聚类学习KK的R语言代码# 加载R包library(tidyverse) # data manipulationlibrary(cluster) # clustering algorithmslibrary

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    机器学习——K-理论

    机器学习(十九)——K-理论(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、概述KK-Means),是一种无监督学习(Unsupervisedlearning),其核心是聚类(Clustering ),即把一组输入,通过K进行分类,输出分类结果。 2、代价函数K的代价函数,又称为K的dispulsion函数,公式如下:? 3、存在问题——局部最小K的代价函数,也存在局部最优解(极小)的情况,这个对于K来说非常不好,如下图所示:? 4、解决方案为了避免局部最小的情况,可以多次进行K的运

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    机器学习-KK-Means)案例

    背景介绍这是一种无监督,可以解决聚类问题。它的过程遵循一种简单的方,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。 k表示此活动有点类似。 您查看形状并展开以解释存在多少个不同的群集种群! ?K-如何形成聚类:K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。 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:在K中,我们有聚类,每个聚类都有自己的质心。 质心和群集中数据点之间的差平方和构成该群集的平方之和。 同样,当所有聚类的平方和相加时,它成为聚类解的平方和之内的总和。 我们知道,随着簇数的增加,该会不断减少,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,然后才逐渐减小。 在这里,我们可以找到最佳的群集数量。 ?

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    机器学习系列20:K-

    曾经我写过一篇文章介绍监督学习和无监督学习的区别与特点,如果没看过的小伙伴可以看一下:机器学习系列 1:监督学习和无监督学习 接下来介绍的K-就是无监督学习。 在无监督学习中,我们会把没有标签的数据集交给,让它自动地发现数据之间的关系,聚类(Clustering algorithm)就是一种无监督学习。 在聚类中,最常见的就是 K-K-means algorithm),我们先来看看这个在下面这个数据集中是如何进行工作的。? 再回过头来看 K-K-means algorithm):它需要传入两个参数,需要聚类的数量 K 和训练集。? 一开始,会根据传入聚类的数量 K 随机初始化聚类中心,然后不断地去循环内部的两个循环:?

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    机器学习(十九) ——K-理论

    机器学习(十九)——K-理论(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、概述 KK-Means),是一种无监督学习(Unsupervisedlearning),其核心是聚类(Clustering ),即把一组输入,通过K进行分类,输出分类结果。 2、代价函数 K的代价函数,又称为K的dispulsion函数,公式如下:? 3、存在问题——局部最小 K的代价函数,也存在局部最优解(极小)的情况,这个对于K来说非常不好,如下图所示:? 4、解决方案 为了避免局部最小的情况,可以多次进行K的运

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    机器学习(九)-------- 聚类(Clustering) K- K-Means

    K-是最普及的聚类接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。K-是一个迭代,假设我们想要将数据聚类成 n 个组,其方为: 首先选择? 计每一个组的平,将该组所关联的中心点移动到平的位置。 重复步骤 2-4 直至中心点不再变化。K-也可以很便利地用于将数据分为许多不同组,即使在没有非常明显区分的组 群的情况下也可以。 下图所示的数据集包含身高和体重两项特征构成的,利用 K-将 数据分为三类,用于帮助确定将要生产的 T-恤衫的三种尺寸。? 为了解决这个问题,我们通常需要多次运行 K-,每一次都重新进行随机初始 化,最后再比较多次运行 K-的结果,选择代价函数最小的结果。这种方在? 没有所谓最好的选择聚类数的方,通常是需要根据不同的问题,人工进行选择的。选 择的时候思考我们运用 K-聚类的动机是什么,然后选择能最好服务于该目的标聚 类数。?

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    机器学习之K(K-Means)

    1.K-Means简介K(K-Means)是无监督的聚类方,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针对不同应用场景,有不同方面的改进。 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的向量,也可称作质心,表达式为? 如果直接求解上述最小的话,那么为NP Hard问题,因此K-Means采用启发式的迭代方。下面我们通过一个简单聚类来介绍K-Means迭代过程。如图(a)所示:表示初始化数据集。 2.K-Means流程?对于K-Means,首先要注意K的选择和K个初始化质心的选择。 Elkan K-Means迭代速度比传统K-Means迭代速度有较大提高,但如果我们的样本特征是稀疏的,或者有缺失的话,此种方便不再使用。

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    k聚类

    吴恩达老师-K聚类K聚类中主要是有两个关键的步骤:簇分配和移动聚类中心。 ,找到所有红色(蓝色)点的重复上述的步骤:簇分配和移动聚类中心,直到颜色的点不再改变,具体过程如下各图所示: image.png image.png image.png image.png image.png image.png 输入K:分成K个簇训练样本 image.png 簇分配和移动聚类中心和某个聚类中心之间距离的最小,采用的是欧式距离的平方,则该样本归属于其类 c_i=min ||x{(i) }-u_k||2 image.png 代价损失函数 image.png image.png 特性基于划分的聚类k需要预先指定;欧式距离的平方表示样本和聚类中心之间的距离,以中心或者样本的表示类别是迭代 ,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直径来进行衡量的k的选择:一般的,当类别数增加平直径会减小,当到达某个后平直径不再变化,此时的就是k代码实现

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    【聚类K-聚类(K-Means)

    传统的聚类分析计主要有如下几种:划分方、层次方、基于密度的方、基于网格的方、基于模型的方等。其中K-Means是划分方中的一个经典的。 一、K-聚类(K-Means)概述1、聚类:“类”指的是具有相似性的集合,聚类是指将数据集划分为若干类,使得各个类之内的数据最为相似,而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。 2、K-Means:K-Means是一种简单的迭代型聚类,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,且每个类的中心是根据类中所有数得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。 结合最小二乘和拉格朗日原理,聚类中心为对应类别中各数据点的平,同时为了使收敛,在迭代的过程中,应使得最终的聚类中心尽可能的不变。 3、K-Means流程:随机选取K个样本作为聚类中心;计各样本与各个聚类中心的距离;将各样本回归于与之距离最近的聚类中心;求各个类的样本的,作为新的聚类中心;判定:若类中心不再发生变动或者达到迭代次数

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    【机器学习实战】第10章 K-Means(K-)聚类

    第 10章K-Means(K-)聚类? K-Means 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. 相似这一概念取决于所选择的相似度计. K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类, 之所以称之为 K- 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而成. , 计簇中所有点的并将作为质心 K-Means 开发流程收集数据:使用任意方准备数据:需要数型数据类计距离, 也可以将标称型数据映射为二型数据再用于距离计分析数据:使用任意方训练 所以为了克服 KMeans 收敛于局部最小的问题,有更厉害的大佬提出了另一个称之为二分K-(bisecting K-Means)的. 二分 K-Means 聚类代码# 二分 KMeans 聚类, 基于 kMeans 基础之上的优化,以避免陷入局部最小def biKMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud

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    阿荣带你玩转K分类【matlab

    背景介绍k是聚类分析里的其中一种,在若干数据集中,数据的某些属性具有较强的相似性,可以利用相似性将数据分成k类以达到所需的分类效果,在应用中,可作为对复杂数据的预处理,由于K是从无标注的数据中学习预测模型 原理2.1 k的条件与约束根据先验知识分析数据,内定类的数目K。 2.2 基本思想在数据中随机选取k分别作为k个类的聚类中心,计数据到每个聚类中心的距离,按最小距离将数据分配到所匹配的类中,所有数据计完以后,判断此次K类中的数据是否和上一次的数据相同,若相同则分类完毕 ,不相同则根据此时K类中的数据以求方式重新调整聚类中心,最终使各数据到所属聚类中心距离最小。 2.3 数据到每个聚类中心的距离计可采用欧氏距离的平方作为数据到每个聚类中心的距离计image.png2.4 聚类中心的计可采用求解聚类中心,设Kc={x1,x2,...xj}image.png3

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    机器学习(二)——K-聚类(K-means)

    最近在看《机器学习实战》这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习,在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解,所以对K有一种莫名的亲切感 ,言归正传,今天我和大家一起来学习K-聚类K-means k-means是一种简单的迭代型聚类,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,且每个类的中心是根据类中所有得到,每个类用聚类中心来描述。 结合最小二乘和拉格朗日原理,聚类中心为对应类别中各数据点的平,同时为了使得收敛,在迭代过程中,应使最终的聚类中心尽可能的不变。4. MCR= 0.53,表明误分率还是蛮大的,聚类效果并不是很理想,究其原因:虽然收敛,但只是收敛到了局部最小,而并非全局最小,所以可以引入二分K-进行优化。

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    基于改进人工蜂群K聚类(附MATLAB版源代码)

    K-means K-means即K是一种基于划分思想的聚类,它是聚类中最经典的之一,它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。 Iris数据聚类对比结果 名称 最差 最优 标准差 K 2.9545 4.4347 4.3096 1.4410 ABC+K 3.9517 4.5563 4.4554 0.0973 平 标准差 K 0.4262 1.1874 0.9761 1.7460 ABC+K 0.9075 1.2835 1.2442 0.0608 文献 0.9488 1.3254 1.3059 11.8897 0.0582   在上面三个表数据中,可以发现K聚类的标准差相对较大,容易陷入局部极,全局寻优能力较弱,而且趋于稳定所需的迭代次数多、耗时长,主要是因为K对于初始点选择比较敏感并容易陷入局部极 IABC-KMC通过融入IABCK,优势互补,增强了整个聚类过程的稳定性。

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    Thinking in SQL系列之:数据挖掘K聚类与城市分级

    本文将介绍聚类的经典K聚类,即K-MEANS,是一种观察类学习,通过以元素间的相异度迭代地划分簇并重新定位质心点重新聚类来达成的,找了如下的图以便加深理解。? 标量规格化,为了平衡各个属性因取单位不同对距离的影响而按比例映射到相同的取区间。通常将各个属性映射到区间。 接着,我们来看看本次要用SQL实现的k-means示例:以2016年的GDP统计数据给中国城市分级:? 3.先预演一下质心点经过一次聚类后重新被选择的程序,其中第一代初始质心点根据GDP的分段城市的元素属性,TA1,再根据TA1的聚类点用术平得到第二代质心点,SQL如下: WITH TA AS ,TE取排名第一即相异度最小的组合,最后将质心点周围的点集的术平做为新质心集合返回。

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    k和层次聚类

    在本文中,你将阅读到两种聚类——k-聚类和层次聚类,机器可以用其来快速理解大型数据集。K-聚类(K-means clustering)何时使用?当你事先知道你将找到多少个分组的时候。 工作方式该可以随机将每个观测(observation)分配到 k 类中的一类,然后计每个类的平。接下来,它重新将每个观测分配到与其最接近的的类别,然后再重新计。 更加细微的细节:上面所描述的还有一些变体。最初的「种子」聚类可以通过多种方式完成。这里,我们随机将每位运动员分成了一组,然后计该组的。这会导致最初的可能会彼此接近,这会增加后面的步骤。 但是,这种方有可能减少完成该所需的迭代次数,因为这些分组实现收敛的时间会变得更少。K-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。 重要的是,使用这种方并不需要像 K-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。

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    k-聚类

    k-聚类是一种表示学习k-聚类将训练集分成k个靠近彼此不同样本聚类。因此我们可以认为该提供了k维的one-hot编码向量h以表示输入x。当x属于聚类i时,有?,?的其他项为零。 k-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(表示中每个输入x不止一个非零项)。 one-hot编码仍然有一些统计优点(自然地传达了形同聚类中的样本彼此相似的观点),也具有计上的优势,因为整个表示可以用一个单独的整数表示。k-聚类初始化k个不同的中心点? 的。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。 例如,假设我们在包含红色卡车图片、红色汽车图片、灰色卡车图片的数据集上运行两个聚类。如果每个聚类聚两类,那么可能一个将汽车和卡车各聚一类,另一个根据红色和灰色各聚一类。

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    K聚类(k-means clustering)

    文章目录K聚类的优缺点优点简单,容易实现 ;速度很快;对处理大数据集,该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。 通常k

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