k-means聚類方法
1. 介紹
k均值聚類是基於樣本集合劃分的聚類演算法。由於每個樣本在劃分的過程中只能屬於乙個類別，所以k-means演算法屬於硬聚類。
2. 演算法過程
k均值聚類演算法是乙個迭代的過程，每次迭代包括兩個步驟：
3. 複雜度
k均值聚類演算法的複雜度o(mnk)，其中k表示類別數，m表示樣本維度，n表示樣本個數。
4. 初始中心的選擇
選擇不同的初始中心，會得到不同的聚類結果。對於初始中心的選擇，可以用層次聚類對樣本進行聚類，得到k個類時停止。然後從每個類中選取乙個與中心距離最近的點。
5.類別數k的選擇
k均值聚類演算法的類別數k需要提前設定，而實際應用中最優的k值是不知道的。因此，可以嘗試不同的k值聚類，檢驗各個得到聚類結果的質量，推測最優的k值。聚類結果的質量可以用類的平均直徑來衡量。
k均值聚類演算法
輸入 簇的數目k和包含n個物件的資料庫。輸出 k個簇，使平方誤差準則最小。演算法步驟 1.為每個聚類確定乙個初始聚類中心，這樣就有k 個初始聚類中心。2.將樣本集中的樣本按照最小距離原則分配到最鄰近聚類 3.使用每個聚類中的樣本均值作為新的聚類中心。4.重複步驟2.3直到聚類中心不再變化。5.結束，...
K 均值聚類演算法
from numpy import 建立元組 dataset 與我們所熟悉的矩陣類似，最終我們將獲得n 2的矩陣，filein open home zengxl pycharmprojects test3 機器學習實戰 ch10 testset.txt 是正斜槓 for line in filein...
K 均值聚類演算法
k means演算法是最簡單的一種聚類演算法。演算法的目的是使各個樣本與所在類均值的誤差平方和達到最小 這也是評價k means演算法最後聚類效果的評價標準 k means聚類演算法的一般步驟 初始化。輸入基因表達矩陣作為物件集x，輸入指定聚類類數n，並在x中隨機選取n個物件作為初始聚類中心。設定迭...