kmeans直觀感受就是自動畫圈，通過畫圈自動聚類
優點：收斂速度快
需要的引數少
缺點：k值的選擇較難
初始點的隨機種子對結果影響很大
對異常值敏感
可能只能得到區域性的最優解，而無法得到全域性的最優解
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import kmeans
from sklearn.preprocessing import standardscaler
x = np.random.random(
(100,4
))x = standardscaler(
).fit_transform(x)
plt.scatter(x[:,
0], x[:,
1], marker=
'.', edgecolors=
'white'
)plt.show(
)k_means = kmeans(n_clusters=
5, n_init=12)
k_means.fit(x)
k_means_labels = k_means.labels_
print
(k_means_labels)
# 聚類後的標籤
k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_
print
(k_means_cluster_centers)
# 聚類中心的座標
聚類演算法學習
聚類是一種非監督學習方法 在乙個典型的監督學習中,我們有乙個有標籤的訓練集,我們的目標是找到能夠區分正 樣本和負樣本的決策邊界,在這裡的監督學習中,我們有一系列標籤,我們需要據此擬合一 個假設函式。與此不同的是,在非監督學習中,我們的資料沒有附帶任何標籤,我們拿到的 資料就是這樣的 在這裡我們有一系...
K Means聚類演算法
k means聚類演算法 intergret kmeans演算法的基本思想是初始隨機給定k個簇中心，按照最鄰近原則把待分類樣本點分到各個簇。然後按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移動距離小於某個給定的值。k means聚類演算法主要分為三個步驟 1 第一步是為待聚類...
聚類演算法 K means
演算法接受引數 k 然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足 同一聚類中的物件相似度較高 而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個 中心物件 引力中心 來進行計算的。k means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典資料探勘演...