python
kmeans用途?
一、kmeans用途?
K-means通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集,比如:从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。
二、kmeans的优缺点?
K-Means优点:
1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。
2)聚类效果较优。
3)算法的可解释度比较强。
4)主要需要调参的参数仅仅是簇数k。
K-Means缺点:
1)K值的选取不好把握
2)对于不是凸的数据集比较难收敛
3)如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类效果不佳。
4) 采用迭代方法,得到的结果只是局部最优。
5) 对噪音和异常点比较的敏感(改进1:离群点检测的LOF算法,通过去除离群点后再聚类,可以减少离群点和孤立点对于聚类效果的影响;改进2:改成求点的中位数,这种聚类方式即K-Mediods聚类(K中值))。
三、kmeans数据集格式?
Kmeans是一种无监督的基于距离的聚类算法,其变种还有Kmeans++。
kmeans数据集格式
1-分配:样本分配到簇。2-移动:移动聚类中心到簇中样本的平均位置。
四、kmeans算法迭代过程?
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,预将数据分为K组,则随机选取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,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。
终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。
五、kmeans 数据类型?
今天我们来学习 K-Means 算法,这是一种非监督学习。所谓的监督学习和非监督学习的区别就是样本中是否存在标签,对于有标签的样本做分析就是监督学习,而对没有标签的样本做分析就属于非监督学习。
K-Means 解决的是聚类的问题,就是把样本根据某些特征,按照某些中心点,聚类在一起,从而达到分类的效果。K 代表的是 K 类,Means 代表的是中心,所以该算法的本质其实就是确定 K 类的中心点,当我们找到中心点后,也就完成了聚类。
聚类的应用场景是非常多的,比如给用户群分类,对用户行为划分等待,特别是在没有标签的情况下,只能只用聚类的方式做分析。
六、kmeans和dbscan区别?
1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法,但是K均值一般聚类所有对象,而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。
2)K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。
3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇,并且不太受噪声和离群点的影响。当簇具有很不相同的密度时,两种算法的性能都很差。
4)K均值只能用于具有明确定义的质心(比如均值或中位数)的数据。DBSCAN要求密度定义(基于传统的欧几里得密度概念)对于数据是有意义的。
5)K均值可以用于稀疏的高维数据,如文档数据。DBSCAN通常在这类数据上的性能很差,因为对于高维数据,传统的欧几里得密度定义不能很好处理它们。
6)K均值和DBSCAN的最初版本都是针对欧几里得数据设计的,但是它们都被扩展,以便处理其他类型的数据。
7)基本K均值算法等价于一种统计聚类方法(混合模型),假定所有的簇都来自球形高斯分布,具有不同的均值,但具有相同的协方差矩阵。DBSCAN不对数据的分布做任何假定。
8)K均值DBSCAN和都寻找使用所有属性的簇,即它们都不寻找可能只涉及某个属性子集的簇。
9)K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
10)K均值算法的时间复杂度是O(m),而DBSCAN的时间复杂度是O(m^2),除非用于诸如低维欧几里得数据这样的特殊情况。
11)DBSCAN多次运行产生相同的结果,而K均值通常使用随机初始化质心,不会产生相同的结果。
12)DBSCAN自动地确定簇个数,对于K均值,簇个数需要作为参数指定。然而,DBSCAN必须指定另外两个参数:Eps(邻域半径)和MinPts(最少点数)。
13)K均值聚类可以看作优化问题,即最小化每个点到最近质心的误差平方和,并且可以看作一种统计聚类(混合模型)的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型。
七、kmeans模型属于什么?
Kmeans模型是一个原理较为简单的聚类模型,Kmeans模型的一般操作步骤是:
①随机选择k个点作为初始类心。
②计算每个元素和k个类心之间的距离并归类到最近的类里面。
③以每个类的均值作为新的类心。
④重复2和3知道所有的类心不再变化。
八、什么是kmeans 作业?
是完成一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取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,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。
终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。简单来说就是机器人的学习作业
九、kmeans聚类参数?
K-means聚类算法是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目K,K由用户指定,K均值算法根据某个距离函数反复把数据分入K个聚类中。
K-means算法的思想是,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大。而K中心点算法通过对K-means算法计算簇的方法加以改进得来,基于最小生成树的K中心点算法通过对K中心点算法求取初始中心点的方法改进得来。
参数:
n_clusters:int型,生成的聚类数,默认为8。
max_iter:int型,执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。 默认值为300。
n_init:int型,用不同的聚类中心初始化值运行算法的次数,最终解是在inertia意义下选出的最优结果。默认值为10。
init:有三个可选值:'k-means++'、'random'、或者传递一个ndarray向量。
(1).k-means++:用一种特殊的方法选定初始质心从而能加速迭代过程的收敛
(2).random:随机从训练数据中选取初始质心。
(3).如果传递的是一个ndarray,则应该形如(n_clusters,n_features)并给出初始质心。
默认值为'k-means++'。
tol:float型,默认值=1e-4与inertia结合来确定收敛条件。
n_jobs:int型。指定计算所用的进程数。内部原理是同时进行n_init指定次数的计算。
(1).若值为-1,则用所有的CPU进行运算。若值为1,则不进行并行运算,这样的话方便调试。
(2).若值小于-1,则用到的CPU数为(n_cpus+1+n_jobs)。因此如果 n_jobs值为-2,则用到的CPU数为总CPU数减1。
random_state:整形或 numpy.RandomState 类型,可选。
用于初始化质心的生成器(generator)。如果值为一个整数,则确定一个seed。此参数默认值为numpy的随机数生成器。
十、kmeans算法的发展?
K-means算法的发展可以追溯到1957年,当时Hugo Steinhaus首次提出了聚类的概念。随后,1965年,E.W. Forgy发表了本质上相同的算法——Lloyd-Forgy算法。1967年,James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法》中首次提出 “K-means”这一术语。自此以后,K-means聚类算法被广泛研究和应用,并发展出大量不同的改进算法。K-means算法是一种基于划分的聚类算法,它把n个对象分为k个簇,以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。目前K-means算法是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法,它容易实施、简单、高效、成功的应用案例和经验是其仍然流行的主要原因。虽然K-means聚类算法被提出已经超过50年了,但目前仍然是应用最广泛的划分聚类算法之一。
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