kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导

算法原理 由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格,各中心点的距离较远,这就避免了初始聚类中心会选到一个类上,一定程度上克服了算法陷入局部最优状态.二分KMeans(Bisecting KMeans)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二.之后选择能最大限度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇.以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止.以上隐含的一

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入.我的博客写一些自己用得到东西,并分享给大家,如果有问题欢迎留言与我讨论:) Kmeans聚类方法是(我认为)最广泛使用以及稳定.有效的聚类方法.聚类是无监督学习方法,不需要对数据本身的标签有任何了解.如果你不是很理解kmeans算法本身,建议随便找一本数据挖掘/机器学习的书来看一看,或者看下baidu[1]的内容基本就能理解. Kmea

kmeans 中k值一直是个令人头疼的问题,这里提出几种优化策略. 手肘法 核心思想 1. 肉眼评价聚类好坏是看每类样本是否紧凑,称之为聚合程度: 2. 类别数越大,样本划分越精细,聚合程度越高,当类别数为样本数时,一个样本一个类,聚合程度最高: 3. 当k小于真实类别数时,随着k的增大,聚合程度显著提高,当k大于真实类别数时,随着k的增大,聚合程度缓慢提升: 4. 大幅提升与缓慢提升的临界是个肘点: 5. 评价聚合程度的数学指标类似 mse,均方差,是每个类别的样本与该类中心的距离平方和比上样

k-means算法:      第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心.      第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中的某一个$z_j(1)$.假设$i=j$时, \[D_j (k) = \min \{ \left\| {x - z_i (k)} \right\|

昨晚在脑内推导了一晚上的概率公式,没推导出来,今早师姐三言两语说用K-Means解决,太桑心了,昨晚一晚上没睡好. 小笨鸟要努力啊,K-Means,最简单的聚类算法,好好实现一下. 思路: 共有M个样本,设定K值作为样本的聚类个数(K值的设定很讲究,我还没去研究). 随机产生K个点作为初始的 类核心. do{ 计算M个样本与K个类核心的距离,取距离最小的类核心为该样本的 类别. 聚一次结束后,根据每个类的样本,计算 聚类的 新 类核心. }while(所有的类核心都没有变化,即该系统已经达到稳态

本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著,王斌翻译的<大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理>一书. KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数. KMeans算法本

K-Means需要设定一个簇心个数的参数,现实中,最常用于确定K数的方法, 其实还是人手工设定.例如,当我们决定将衣服做成几个码的时候,其实就是在以 人的衣服的长和宽为为特征进行聚类.所以,弄清楚我们更在意的是什么,能够 引导选择更合适的K值. 有种方法能自动决定K值,也就是所谓的Elbow Method(DIVFRP层次聚类etc.). 它的idea是将不同K值及其相对应的cost function值画出来,将转折明显的地方K值设置 为最合适的K.如图: 但实际上,它并不是总是好用的.有时整个

来自酷壳: http://coolshell.cn/articles/7779.html http://coolshell.cn/articles/8052.html

k-均值聚类是非监督学习的一种,输入必须指定聚簇中心个数k.k均值是基于相似度的聚类,为没有标签的一簇实例分为一类. 一 经典的k-均值聚类 思路: 1 随机创建k个质心(k必须指定,二维的很容易确定,可视化数据分布,直观确定即可): 2 遍历数据集的每个实例,计算其到每个质心的相似度,这里也就是欧氏距离:把每个实例都分配到距离最近的质心的那一类,用一个二维数组数据结构保存,第一列是最近质心序号,第二列是距离: 3 根据二维数组保存的数据,重新计算每个聚簇新的质心: 4 迭代2 和 3,直到收敛

Python实现kMeans(k均值聚类) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 随机初始化聚类中心 cond=>condition: 是否聚类是否变化 op3=>operation: 寻找最近的点加入聚类 op4=>operation: 更新聚类中心 op5=>o

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,

算法原理 KMeans算法是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.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标.K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心,初始地代表一个簇.该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离赋给最近的簇.当考查完所有数据对象后,一次迭代运算完成,新的聚类中心被计算出来.算法过程如下:(1)

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现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.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist import matplotlib.pyplot as plt c1x = np.random.uniform(0.5, 1.5, (1, 10)) c1y = np.random.uniform(0.5, 1.5, (1, 10)) c2x = np.random.uniform(3.5, 4.5, (1,

肘部法则–Elbow Method 我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数,将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions),那么,对于一个簇,它的畸变程度越低,代表簇内成员越紧密,畸变程度越高,代表簇内结构越松散. 畸变程度会随着类别的增加而降低,但对于有一定区分度的数据,在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善,之后缓慢下降,这个临界点就可以考虑为聚类性能较好的点. import pandas as pd from sklearn.cl

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

这几天学习了无监督学习聚类算法Kmeans,这是聚类中非常简单的一个算法,它的算法思想与监督学习算法KNN(K近邻算法)的理论基础一样都是利用了节点之间的距离度量,不同之处在于KNN是利用了有标签的数据进行分类,而Kmeans则是将无标签的数据聚簇成为一类.接下来主要是我对<机器学习实战>算法示例的代码实现和理解. 首先叙述下算法项目<对地图上的俱乐部进行聚类>的要求:朋友Drew希望让我们带她去城里庆祝生日,由于其他一些朋友也会过来,所以需要提供一个大家都可行的计划,Drew给出

K-means聚类算法 算法优缺点: 优点:容易实现缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去. 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好.另一种则是根据具体的需求确定,比

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q