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关键词

Kmeans小实践

ClassCenterList[classid], DocList[i]) for i in range(K): ClassCenterList[i] = Average(i) 实践 基于Kmeans doc.keys(): doc[word] \*= math.log(N + 1 / (float)(wordDic[word])) Normalize(doc) Kmeans 分析 初始化K个类中心,也就是Kmeans的核心节点 def Init(): templist = random.sample(DocList, K) for i in range(

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kmeans优化算法

①算法可能找到局部最优的聚类,而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。

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    sklearn的kmeans测试

    /bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # k-means算法 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans #sklearn.cluster.KMeans def calckmean(array, karr): # array是一个二维数组 # X = X = [[1, 1], [2, 3], = KMeans(n_clusters=k, max_iter=300,n_init=10).fit(x) # title = 'K = %s, 轮廓系数 = %.03f' % (k, metrics.silhouette_score(X, kmeans_model.labels)) # print(title) # 获取中心点的坐标 )) # 记录分数 # print(metrics.silhouette_score(x, kmeans_model.labels_,metric='euclidean

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    Kmeans聚类算法

    kmeans算法步骤 第一步 - 随机选择 K 个点作为点的聚类中心,这表示我们要将数据分为 K 类。

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    kmeans算法初步

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    机器学习——KMeans

    导入类库 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 from sklearn.datasets import make_blobs 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt   KMeans算法的过程:(假如有两类) 随机选择两个点作为聚类的中心 计算所有点距离两个中心的距离,选择距离较近的点作为类别 每个类别的方差,放在列表中 10 ''' 11 X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state) 12 ''' 13 KMeans 初始值选择的方式,默认为k-means++ 18 algorithm:auto、full、elkan;auto自动选择,数据值稀疏时选择full,数据稠密时选择elkan 19 ''' 20 y_pred = KMeans

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    Kmeans算法学习与SparkMlLib Kmeans算法尝试

    package main.asiainfo.coc.sparkMLlib import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors {SparkConf, SparkContext} /** * Created by root on 12/15/15. */ object kmeans { def main(args: Array // 将数据集聚类,2个类,20次迭代,进行模型训练形成数据模型 val numClusters = 2 val numIterations = 20 val model = KMeans.train

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    【机器学习】Kmeans

    然后由类内紧致准则给出了Kmeans的目标函数及算法流程,指出了Kmeans是一种基于硬划分的聚类算法,同时介绍了一种基于软划分(概率划分)的模糊C均值算法。 作者 | 文杰 编辑 | yuquanle 原型聚类-KMeans KMeans的类表示是聚类中心点,以点来表示类,相似性度量同样可以采用常用的距离度量。 代码实战 KMeans::CenAndDis KMeans::kMeans(const Matrix &x,const int &kNum, const int &Iter) { int i = _col; j++) { kmeans._data[k][j] = 0; } } //更新kmeans for(i = 0; i < x. _col; j++) { kmeans._data[k][j] = (kmeans._data[k][j] * i + x.

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    Quantizing an image with KMeans clustering使用KMeans聚类量化图片

    First, let's import the cluster module and create a KMeans object. that we reviewed in the Optimizing the number of centroids recipe: 现在我们开始聚类处理,首先我们导入cluster模型,并生成一个KMeans from sklearn import cluster k_means = cluster.KMeans(n_clusters=5) k_means.fit(long_img) Now that we have our fit KMeans objects, let's take a look at our colors:现在我们已经拟合了KMeans对象,让我们看一下颜色 centers = k_means.cluster_centers

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    Using KMeans for outlier detection使用KMeans进行异常值检测

    这章,我们将讨论在处理离群值与KMeans的机械性。这再分离一些类型的误差很有用,但是使用的时候一定要小心。 在这部分,我们将使用KMeans以一个点聚类后处理离群值。值得注意的是在处理离群值和离群值检验时会有不同“阵营”,一种是,我们删除使用数据生成步骤生成的离群点来删除离群值。 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=1) kmeans.fit(X) Now, let's look at the new_kmeans = KMeans(n_clusters=1) new_kmeans.fit(new_X) Let's visualize the difference between the old _[:, 0],kmeans.cluster_centers_[:, 1], label='Old Centroid',color='r', s=80, alpha=.5) ax.scatter(new_kmeans.cluster_centers

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    公式化调用:Kmeans

    1 kmeans简介 kmeans是聚类算法中的一种,通过点与点之间的距离计算,将相近的点聚为一组。 2 调用公式 python中可从sklearn.cluster导入KMeans实现算法调用。以此为背景介绍数据的输入格式和结果。 因此标准输入的格式应该如下: 2、命令执行 执行公式:KMeans().fit()训练+predict()预测 先用已有数据进行模型训练,再用训练好的模型将新数据进行类别划分。 ().fit()训练+predict()预测 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X2) pre_new = kmeans.predict _) print('新数据聚类结果:') print(pre_new) print('聚类中心:') print(kmeans.cluster_centers_)

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    Python实现KMeans算法

    在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。 参见:数据离散化及其KMeans算法实现的理解 这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。 ? KMeans就是要用到第三行。 因为我们待会要用到的KMeans的输入数据类型是ndarray的行向量,所以先在这里把data的一列拿出来。 Step3,创建KMeans的分类器并对Step2中的数据进行聚类。 第1-3行,就是拿Step2中的数据用KMeans算法给聚类,不是会得到4个分类么?每个分类不是会有一个中心点么?如果忘记了,请回过头去看看这篇文章:数据离散化及其KMeans算法实现的理解。 在这篇文章中,我们用KMeans算法对数据进行聚类是非常简单、粗暴的。

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    Kmeans算法的Python实现

    Kmeans聚类 ? kmeans 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。 当然kmeans有个缺点,就是可能陷入局部最小值,有改进的方法,比如二分k均值,当然也可以多计算几次,去效果好的结果。 def kmeans(data,k=2): def _distance(p1,p2): """ Return Eclud distance between two np.inf best_centroids = None best_label = None for i in range(10): centroids, label, assement = kmeans

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    Matalab之模糊KMeans实现

    转自:http://www.cnblogs.com/zcftech/p/3147062.html 对Kmeans方法相信大家都会不陌生,这是一种广泛被应用的基于划分的聚类算法。 (1.4) Kmeans虽然简单实用,但是对于一些实际问题在功能上还是略显逊色,同时它还有一个先天的不足,那就是它是一种硬性的划分方法。 关于FCM算法的介绍就到这里了,下讲将会针对一个实际例子给出实现代码: 这节继续上节的KMeans进行介绍,上节主要是对模糊KMeans方法的原理做了介绍,没有实践印象总是不深刻,前段时间有个师姐让我帮着写了个模糊 KMeans的算法,今天就拿她给出的例子来对这个方法做个实践讲解。

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    KMeans算法分析以及实现

    KMeans KMeans是一种无监督学习聚类方法, 目的是发现数据中数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好。 无监督学习,也就是没有对应的标签,只有数据记录.通过KMeans聚类,可以将数据划分成一个簇,进而发现数据之间的关系. ? 原理 KMeans算法是将数据\({x^1, x^2 ,..., x^n}\)聚类成k个簇,其中每个\(x^i \in R^n\), 算法具体描述: 随机选择k个聚类质心点:\(\mu_1, \mu_2 另一方面,可以对kmeans进行优化处理,存在一种二分kMeans处理.

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    TensorFlow实现Kmeans聚类

    然后今天要讲的Kmeans算法属于无监督算法,也就是说它的输入只要训练集没有标签的。说到Kmeans, 就不得不提什么是聚类?简单说就是“合并同类项”,把性质相近的物体归为一类,就是聚类。 Kmeans是一种比较古老聚类算法,但是应用非常广泛。(鬼知道,反正我没怎么用过~)。Kmeans其实包含两个部分,一个是K,一个是means,我们分别来解释一下。 Kmeans就是这样的。。。。 下面是kmeans的目标函数,C是聚类中心,卡方是所有训练数据。 ? Kmeans算法的步骤: 随机选择k个初始聚类中心 ? 好了,有了这些,下面看下Kmeans的实现代码: # coding: utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import time import =550, c=colourindexes) ax.set_title('Iteration ' + str(iters)) plt.savefig("kmeans

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    详解Kmeans的两大经典优化,mini-batch和kmeans++

    今天是机器学习专题的第13篇文章,我们来看下Kmeans算法的优化。 在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法,在算法的最后我们提出了一个问题:Kmeans算法虽然效果不错,但是每一次迭代都需要遍历全量的数据,一旦数据量过大,由于计算复杂度过大迭代的次数过多 Kmeans ++ 如果说mini batch是一种通用的方法,并且看起来有些儿戏的话,那么下面要介绍的方法则要硬核许多。这个方法直接在Kmeans算法本身上做优化因此被称为Kmeans++。 前文当中我们已经说过了,想要优化Kmeans算法的效率问题,大概有两个入手点。一个是样本数量太大,另一个是迭代次数过多。 当然Kmeans++本身也具有随机性,并不一定每一次随机得到的起始点都能有这么好的效果,但是通过策略,我们可以保证即使出现最坏的情况也不会太坏。

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    KMeans聚类图像分割

    imread import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.utils import shuffle from sklearn.cluster import KMeans plt.subplot(2,2,i) plt.axis('off') image_array_sample=shuffle(image_array, random_state=0)[:1000] kmeans =KMeans(n_clusters=k,random_state=0).fit(image_array_sample)#kmeans print("done in %0.3fs." )-t0)) print("Predicting color indices on the full image (k-means)") t0 = time() labels=kmeans.predict 算法:KMeans聚类图像分割是将像素矢量量化,将显示图像所需的颜色数量从250种减少到4种,同时保持整体外观质量。

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    机器学习系列(八)K均值(kMeans

    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。 : from myUtil import * def kMeans(dataSet, k): m = shape(dataSet)[0] # 返回矩阵的行数 # 本算法核心数据结构 : # -*- encoding:utf-8 -*- from kmeans import * import matplotlib.pyplot as plt dataMat = file2matrix 列中最小值与最大值之间的一个数 centroids[:,j] = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k,1)) return centroids def kMeans (dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent): # kMeans函数接受4个输入参数,数据集及簇的数目为必选参数,计算距离默认为欧氏距离

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    使用Pytorch实现Kmeans聚类

    Kmeans是一种简单易用的聚类算法,是少有的会出现在深度学习项目中的传统算法,比如人脸搜索项目、物体检测项目(yolov3中用到了Kmeans进行anchors聚类)等。 一般使用Kmeans会直接调sklearn,如果任务比较复杂,可以通过numpy进行自定义,这里介绍使用Pytorch实现的方式,经测试,通过Pytorch调用GPU之后,能够提高多特征聚类的速度。 import torch import time from tqdm import tqdm class KMEANS: def __init__(self, n_clusters=20, max_iter self.count = 0 self.device = device def fit(self, x): # 随机选择初始中心点,想更快的收敛速度可以借鉴sklearn中的kmeans self.representative_samples = torch.argmin(self.dists, (0)) def time_clock(matrix,device): a = time.time() k = KMEANS

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