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《机器学习实战》(十)——k-meansk-means++、二分K-means

k-means原理创建K个点作为起始质点。每次迭代如下: 将各个数据点分配到离它距离最近的质点的簇。全部分配后,用各个簇中的数据点的位置均值来更新质点的位置。 minJ = min(dataSet) rangeJ = float(max(dataSet) - minJ) centroids = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k, 2.94733630000000042.6265298999999995 3.108680152.80293085 -2.7315145999999997—————————————————————————————————————————————— *k-means ++k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 5.利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法 从上面的算法描述上可以看到,算法的关键是第3步,如何将D(x)反映到点被选择的概率上,一种算法如下: 1.先从我们的数据库随机挑个随机点当“

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K-means

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。   聚类方法1.K-means2.DBSCAN聚类3.DBSCAN笑脸聚类k-means (无监督)概念理解kmeans算法又名k均值算法。 3、算法 k-means算法输入:簇的数目k和包含n个对象的数据库。输出:k个簇,使平方误差准则最小。算法步骤:1.为每个聚类确定一个初始聚类中心,这样就有K 个初始聚类中心。 K-means算法分析1、k-means算法的性能分析主要优点:是解决聚类问题的一种经典算法,简单、快速。对处理大数据集,该算法是相对可伸缩和高效率的。 因为它的复杂度是0 (n k t ) , 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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    K-means改进算法(一):K-means++

    在普通的K-means算法中,会存在以下的缺点:1). 只能收敛到局部最优,受到初始值较大; 2). K不确定,需自己确定; 3). 受noise影响较大。 为了改进k-means算法,出现了K-means++,ISODATA和Kernel K-means等方法。其中K-means++算法是对初始值选择进行了改进。 普通k-means算法的步骤大概如下所示(假设k=3):? 普通的K均值算法是随机选取K个点作为聚类的中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心,其基本的思想是,K个初始聚类中心相互之间应该分得越开、离得越远越好(图片来自https:www.cnblogs.comyixuan-xup6272208

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    K-means算法的改进:K-means++

    由于 K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别,因此有提出这种算法的改进: K-means++ 。算法步骤其实这个算法也只是对初始点的选择有改进而已,其他步骤都一样。 步骤二:计算每个样本与当前已有类聚中心最短距离(即与最近一个聚类中心的距离),用D(x)表示;这个值越大,表示被选取作为聚类中心的概率较大;最后,用轮盘法选出下一个聚类中心;步骤三:重复步骤二,知道选出 k 选出初始点后,就继续使用标准的 k-means 算法了。效率K-means++ 能显著的改善分类结果的最终误差。 尽管计算初始点时花费了额外的时间,但是在迭代过程中,k-mean 本身能快速收敛,因此算法实际上降低了计算时间。 python实现这里只说明初始点筛选的代码,因为其他步骤和k-means 一样:???

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    【技术分享】k-meansk-means++以及k-means||算法分析

    本文原作者:尹迪,经授权发布 | 导语 本文会介绍一般的k-means算法、k-means++算法以及基于k-means++算法的k-means||算法。 1 k-means算法原理分析 k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。 第一个缺陷我们很难在k-means算法以及其改进算法中解决,但是我们可以通过k-means++算法来解决第二个缺陷。 2 k-means++算法原理分析 k-means++算法选择初始聚类中心的基本原则是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 3 k-means||算法原理分析 k-means||算法是在k-means++算法的基础上做的改进,和k-means++算法不同的是,它采用了一个采样因子l,并且l=A(k),在spark的实现中l=

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    聚类算法之——k-means,k-means++,Minibatch kmeans

    聚类算法之——k-means,k-means++,Minibatch kmeans原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心,而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心:假设已经选取了

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    浅读K-means

    在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题  K-Means算法主要解决的问题如下图所示。 于是就出现了K-Means算法。? 工作原理K-MEANS算法  输入:聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库。  输出:满足方差最小标准的k个聚类?   有两个种子点,所以K=2。  然后,K-Means的算法如下:  1.随机在图中取K(这里K=2)个种子点。   K-Means聚类算法的时间复杂度是O(nkt) ,其中n代表数据集中对象的数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目。 算法缺点k-means 算法缺点① 在 K-means 算法中 K 是事先给定的,这个 K 值的选定是非常难以估计的。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。

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    k-means算法

    K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。其中K值是目标聚类个数。

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    K-Means聚类

    版权声明:本文为博主-姜兴琪原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details...

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    K-means算法

    k-means 算法k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离 算法步骤如下:随机选择K个中心点把每个数据点分配到离它最近的中心点;重新计算每类中的点到该类中心点距离的平均值分配每个数据到它最近的中心点;重复步骤3和4,直到所有的观测值不再被分配或是达到最大的迭代次数 扩展k-means(SpectralClustering)from sklearn.datasets import make_moonsX, y = make_moons(200, noise=.05, 很明显这样划分有问题对于make_moons的数据不推荐直接用k-means引出SpectralClustering光谱聚类from sklearn.cluster import SpectralClusteringmodel 实例:k-means on digits (手写字体)不是深度学习的MNIST手写体识别。

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    k-means聚类

    算法简介K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 算法过程如下: 1. 从N个样本随机选取K个样本作为质心 2. 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表示点的维数% k: 聚类的个数% Output:% IDX : n*1的向量,指示每个点所在聚类中心的索引% C: n*k的矩阵,聚类中心 n = size(X, 1); % 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 % 2. 对剩余的每个向量测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 DIST = zeros(n, k); % DIST为每个点到聚类中心的距离 for i = 1:n for j = 1:k DIST(

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    13聚类K-means

    K-means 算法接收两个输入,一个是 K 值即聚类中簇的个数, 一个是 一系列无标签的数据,使用 N 维向量 X 表示?算法图示? ----13.3K 均值算法损失函数 K-Means optimization objective定义损失函数变量假设有 K 个簇, 表示样本 当前所属的簇的索引编号 , 表示 第 k 个聚类中心 的位置 K-means 算法步骤与优化函数对于 K-means 算法中的 簇分配(将每个样本点分配到距离最近的簇) 的步骤实际上就是在最小化代价函数 J,即在 固定的条件下调整 的值以使损失函数的值最小。 对于 K-means 算法中的 移动聚类中心(将聚类中心移动到分配样本簇的平均值处) ,即在 固定的条件下调整 的值以使损失函数的值最小。? 改进初始化方式--多次随机初始化假如随机初始化 K-means 算法 100 (一般是 50-1000) 次之间,每次都使用不同的随机初始化方式,然后运行 K-means 算法,得到 100 种不同的聚类方式

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    K-meansK值的选取

    以下博文转自:https:blog.csdn.netqq_15738501articledetails79036255  感谢最近做了一个数据挖掘的项目,挖掘过程中用到了K-means聚类方法,但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数 并且,当k小于真实聚类数时,由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度,故SSE的下降幅度会很大,而当k到达真实聚类数时,再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小,所以SSE的下降幅度会骤减,然后随着k值的继续增大而趋于平缓 ,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k值就是数据的真实聚类数。 2.2 实践我们同样使用2.1中的数据集,同样考虑k等于1到8的情况,对于每个k值进行聚类并且求出相应的轮廓系数,然后做出k和轮廓系数的关系图,选取轮廓系数取值最大的k作为我们最佳聚类系数 聚类数k与轮廓系数的关系图 ;(N-k)(k-1)是复杂度;?比率越大,数据分离度越大.参考:kmeans算法原理以及实践操作(多种k值确定以及如何选取初始点方法)【转】K-means聚类最优k值的选取

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    K-Means算法实例

    ,data,c=y,cmap=cm)plt.title(u原始数据分布)plt.grid()plt.show() sklearn.cluster.KMeans( n_clusters=8, init=k-means (10)n_jobs: 并行设置(11)algorithm: kmeans的实现算法,有:‘auto’, ‘full’, ‘elkan’, 其中 full’表示用EM方式实现#K-Meansfrom sklearn.cluster import KMeans# n_clusters=kmodel=KMeans(n_clusters=3,init=k-means++)#model.fit_predict相当于两个动作的合并:model.fit y_pre=model.fit_predict(data)plt.scatter(data,data,c=y_pre,cmap=cm)plt.title(uK-Means聚类)plt.grid()plt.show

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    K-means聚类算法

    K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。 K-means算法以 欧式距离 作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用 误差平方和 准则函数作为聚类准则函数。 K-means 百度百科K-means聚类算法的实质简单来说就是 两点间的距离 ,计算步骤为:第一步--获取坐标点本文随机生成26个字母在 0-100 的坐标点:{V: {y: 81, x: 61}, 37}, X: {y: 93, x: 66}, S: {y: 81, x: 89}, E: {y: 23, x: 39}, T: {y: 81, x: 70}, Q: {y: 87, x: 96}, K: 第二步--生成质点质点也就是上图中 分簇的中心点 ,质点的个数也就是 K值 ,K=2则代表有两个分簇,也就是说有两个分簇的质点,K=3则代表有三个分簇,也就是说有三个分簇的质点。

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    K-means 聚类算法

    K-means 实现过程K-means 聚类算法是一种非监督学习算法,被用于非标签数据(data without defined categories or groups)。 K-means 的缺点需要提前确定 K 的选值或者需尝试很多 K 的取值数据必须是数字的,可以通过欧氏距离比较对特殊数据敏感,很容易受特殊数据影响对初始选择的质心中心(centers)敏感K-means K-means :聚类算法用于非监督学习使用无标签数据需要训练过程K-NN:分类算法用于监督学习使用标签数据没有明显的训练过程基于 Rapid Miner 的 K-means 实践问题阐述 在经典的 Iris Dataset 中,使用 K-means 算法将虹膜类植物进行聚类。 Introduction to K-means Clustering . K Means Clustering | Day 43 - 100 Days of ML Code

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    图解K-Means算法

    图解K-Means算法 本文中介绍的是一种常见的无监督学习算法,名字叫做K均值算法:K-Means算法。 K-Means算法在无监督学习,尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。 ,比如本文中即将介绍的K-Means算法 我们看看无监督学习聚类算法的应用: 市场分割 社交网络分析 组织计算机集群 星系的形成 算法思想 K-Means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。 算法存在一些缺陷,比如K值的选取不是很好把握、对异常数据敏感等,于是提出了很多在其基础上改进的聚类算法: 1、K-Means++(初始化优化) 针对K-Means算法中随机初始化质心的方法进行了优化 2 、elkan K-Means(距离优化) 在传统的K-Means算法中,在每轮迭代中我们都需要计算所有的样本点到质心的距离,这样是非常耗时的。 Mini Batch K-Means就是从原始的样本集中随机选择一部分样本做传统的K-Means。这样可以避免样本量太大的计算难题,同时也加速算法的收敛。

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    聚类K-means算法

    类别最大样本距离:所有样本点之间距离的最大值K-means算法K-means算法是一种无监督的聚类算法,核心目标:将给定的数据划分成K个簇,并且给出每个簇的中心点,即质心。 在未进行K-means前这些数据是没有颜色区分的。这里K-means算法把这些数据分成了三个簇。 K-means算法性能分析K-means算法的缺点需要人工选择K值,未必符合真实数据分布。当我们拿到数据点后需要我们自己来决定需要分成几个类别。受初始值和离群点的影响较为严重,稳定性较差。 K-means算法调优过程K值选择(手肘法)这张图的横坐标表示聚类个数K,纵坐标表示均方误差和J。 K-means算法的改进改进点:对初始值的选择进行优化,采用K-means++算法改进思想:选择第n+1个聚类中心时,距离其他聚类中心越远,被选中的概率越大。

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    图解K-Means算法

    图解K-Means算法本文中介绍的是一种常见的无监督学习算法,名字叫做K均值算法:K-Means算法。K-Means算法在无监督学习,尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。它实现起来非常简单。 算法思想无监督学习在正式介绍K-Means算法之前,我们先解释一下无监督学习。 算法存在一些缺陷,比如K值的选取不是很好把握、对异常数据敏感等,于是提出了很多在其基础上改进的聚类算法:1、K-Means++(初始化优化)针对K-Means算法中随机初始化质心的方法进行了优化2、elkan K-Means(距离优化)在传统的K-Means算法中,在每轮迭代中我们都需要计算所有的样本点到质心的距离,这样是非常耗时的。 Mini Batch K-Means就是从原始的样本集中随机选择一部分样本做传统的K-Means。这样可以避免样本量太大的计算难题,同时也加速算法的收敛。

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    What is k-means, How to set K?

    What is K-means?? figure cited here, recommend reading: K-Means Clustering – What it is and How it WorksK-means is a clustering centers within each cluster.Then iterate step 2 and 3 until the centers are no longer change.In a word, K-means is to get K clusters, use means to calculate the centers, and assign each sample to its nearest center figure cited here, recommend reading: StatQuest: K-means clustering

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