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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。 算法过程 1.初始化:随机初始化每个类别的质心 2.计算每个点到各个质心的距离,并把点归到最近的质心的类 3.重新计算已经得到的各个类的质心 4.迭代2~3步,直到没有点变更所属类别,算法收敛

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K-means算法

基本思想:对给定的,算法首先给出一个初始的划分方法,以后通过反复迭代的方法改变划分,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次更好。 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_moons X, y = make_moons(200, noise=.05 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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    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。 算法思想 K-Means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。 在K-Means算法中一般采用的是欧式距离 算法优缺点 优点 原理很简单,实现起来也是非常容易,算法收敛速度也很快 聚类效果优,可解释性强。 3、Mini Batch K-Means算法(大样本优化) 在传统的K-Means算法中,要计算所有的样本点到所有的质心的距离。现在大数据时代,如果样本量非常大,传统的算法将会非常耗时。

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    K-Means算法实例

    algorithm='auto' ) 参数说明: (1)n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 (2)init: 初始簇中心的获取方法 (3)n_init: 获取初始簇中心的更迭次数,为了弥补初始质心的影响,算法默认会初始 10次质心,实现算法,然后返回最好的结果。 (4)max_iter: 最大迭代次数(因为kmeans算法的实现需要迭代) (5)tol: 容忍度,即kmeans运行准则收敛的条件 (6)precompute_distances:是否需要提前计算距离 (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-Means y_pre=model.fit_predict(data) plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=y_pre,cmap=cm) plt.title(u'K-Means聚类'

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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。 ] 算法思想 K-Means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。 、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。 3、Mini Batch K-Means算法(大样本优化) 在传统的K-Means算法中,要计算所有的样本点到所有的质心的距离。现在大数据时代,如果样本量非常大,传统的算法将会非常耗时。 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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    R聚类算法-(K-Means算法

    聚类算法,属于无监督学习 K-Means算法 K-Means算法的目标,是把n个样本点划分到k个类中,使得每个点都属于离它最近的质心对应的类,以之作为聚类的标准。 K-Means算法的优化 多维的数据映射为一维的数据,主成分分析,崖底碎石法 #install.packages("psych") library(psych) pColumns <- c('Sepal.Length

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    基础聚类算法K-means算法

    以一句话来说明K-means算法的思路就是,在样本的某一维度特征上进行相似性度量(如常用度量距离:欧式距离,马式距离,汉明距离,余弦距离等),将相似度大小来估计样本所属类别。 虽然 K-means 并不能保证总是能得到全局最优解,但是对于这样的问题,像 K-means 这种复杂度的算法,这样的结果已经是很不错的了。 下面我们来总结一下 K-means 算法的具体步骤: 选定 K 个中心 的初值。这个过程通常是针对具体的问题有一些启发式的选取方法,或者大多数情况下采用随机选取的办法。 三、算法改进与讨论 对于算法来讲,计算效率、应用范围和如何改进缺陷,对于理解和使用的人一定是最为关心的三个要点: 首先,K-Means的计算复杂度为O(N*K);经常以一些有限维度的特征向量的样本上,以不同的相似度量实现简单的聚类功能 这些改进也可以简称为K-means++算法,帮助算法本身在有限个样本点中选取合适的“种子质心” 而针对K-means的聚类簇个数初始指定问题,小编所熟知的就是通过一些交叉验证和指定一个合适的类簇指标,比如平均半径或直径

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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,

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    机器学习|K-Means算法

    01 — K-Means算法 在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 如下所示,分为3个簇,如何用K-Means正确聚类呢? ? 02 — K-Means算法实施的前提 K-Means算法实施需要满足两个前提: 根据分布的先验概率,求得K 种子点的选取要cunning,尽量地远一点 03 — K-Means算法思路 设置 K 个种子点 如下两个簇,初始位置:m1, m2,实施K-Means的时候可以看到种子点m1,m2的轨迹移动情况。 ? 更多聚类算法请参考之前的推送: 机器学习高斯混合模型:聚类原理分析(前篇) 机器学习高斯混合模型(中篇):聚类求解 机器学习高斯混合模型(后篇):GMM求解完整代码实现 高斯混合模型:不掉包实现多维数据聚类分析

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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 算法在步骤 1 和步骤 2 之间迭代,直到满足停止条件(即,没有数据点改变集群,距离的总和最小化,或者达到一些最大迭代次数)。 K 值的选择 上述算法找到特定预选 K 值和数据集标签。 DBI(Davies-Bouldin Index) DBI 是一种评估度量的聚类算法的指标,通常用于评估 K-means 算法中 k 的取值。 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。

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    数据挖掘:K-Means 算法

    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。 K) K-Means算法需要用初始随机种子点来搞,这个随机种子点太重要,不同的随机种子点会有得到完全不同的结果。 6进行K-Means算法。 】 7K-Means 算法应用 看到这里,你会说,K-Means算法看来很简单,而且好像就是在玩坐标点,没什么真实用处。 只要能把现实世界的物体的属性抽象成向量,就可以用K-Means算法来归类了。

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    聚类K-means算法

    聚类算法的种类 聚类算法主要有: 序贯法 层次分析法 基于损失函数最优化的:K-means,概率聚类 基于密度的聚类 其他特殊聚类方法:基因聚类算法,分治限界聚类算法;子空间聚类算法;基于核的聚类方法 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。

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    K-Means聚类算法原理

    K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。 K-Means算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法讲起,在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。 包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。 1. 传统K-Means算法流程     在上一节我们对K-Means的原理做了初步的探讨,这里我们对K-Means算法做一个总结。     首先我们看看K-Means算法的一些要点。      K-Means是无监督学习的聚类算法,没有样本输出;而KNN是监督学习的分类算法,有对应的类别输出。

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    【技术分享】流式k-means算法

    `spark.mllib`支持流式`k-means`聚类,并且可以通过参数控制估计衰减(decay)(或“健忘”(forgetfulness))。这个算法使用一般地小批量更新规则来更新簇。 1 流式k-means算法原理   对每批新到的数据,我们首先将点分配给距离它们最近的簇,然后计算新的数据中心,最后更新每一个簇。 流式k-means算法的步骤如下所示: (1)分配新的数据点到离其最近的簇; (2)根据时间单元(time unit)计算折扣(discount)值,并更新簇权重; (3)应用更新规则; (4)应用更新规则后 2 流式k-means算法源码分析   在分步骤分析源码之前,我们先了解一下StreamingKMeans参数表达的含义。

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    简单易学的机器学习算法——K-Means算法

    聚类算法与分类算法最大的区别是:聚类算法是无监督的学习算法,而分类算法属于监督的学习算法。     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), 由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度,故在大规模的数据集上,K-Means算法的收敛速度比较慢。 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 、K-Means算法的实现     对数据集进行测试 ?

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    k-means算法原理及实战

    K-means原理 K-means算法是输入聚类个数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个聚类的一种算法算法的时间复杂度上界为O(n*k*t), 其中t是迭代次数。 k-means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法,属于非监督学习方法。 此算法以k为参数,把n 个对象分为k个簇,以使簇内具有较高的相似度,而且簇间的相似度较低。 我们使用sklearn库来实现k-means。 特斯拉 生产 技术 中国 未来 亿美元 苹果 Cluster 9 腾讯 游戏 用户 玩家 中国 内容 娱乐 视频 平台 世界 评分 0.8191335472911944 说明 代码大部分来自这篇文章:K-means 算法及文本聚类实践,只是没有数据集,然后自己手撕写了个36kr文章的爬虫的程序。

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    k-means算法原理及实战

    1 K-means原理 K-means算法是输入聚类个数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个聚类的一种算法算法的时间复杂度上界为O(n*k*t), 其中t是迭代次数。 k-means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法,属于非监督学习方法。 算法及文本聚类实践,只是没有数据集,然后自己手撕写了个36kr文章的爬虫的程序。 φ(>ω<*) 代码地址上传到github:text-cluster 7 相关文章 K-MEANS算法_百度百科 K-means算法及文本聚类实践 - CodeMeals - 博客园 【文本聚类】用 k-means对文本进行聚类 - CSDN博客 K-means算法及文本聚类实践 - CSDN博客

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    【学习】K-means聚类算法

    背景 K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用。 算法 K-means算法是将样本聚类成k个簇(cluster),具体算法描述如下: 1、 随机选取k个聚类质心点(cluster centroids)为。 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2。 ? K-means面对的第一个问题是如何保证收敛,前面的算法中强调结束条件就是收敛,可以证明的是K-means完全可以保证收敛性。 由于畸变函数J是非凸函数,意味着我们不能保证取得的最小值是全局最小值,也就是说k-means对质心初始位置的选取比较感冒,但一般情况下k-means达到的局部最优已经满足需求。 K-means与EM 下面累述一下K-means与EM的关系,首先回到初始问题,我们目的是将样本分成k个类,其实说白了就是求每个样例x的隐含类别y,然后利用隐含类别将x归类。

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