机器学习西瓜书第九章聚类------k均值算法
时间: 2023-10-29 11:08:16 浏览: 108
k均值算法是一种常用的聚类算法,它的主要思想是将数据集划分为k个簇,每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。该算法的步骤如下:
1. 随机选择k个点作为初始的簇中心。
2. 对于每个数据点,计算其与k个簇中心的距离,将其归到距离最近的簇中心所在的簇中。
3. 对于每个簇,重新计算其簇中所有数据点的均值,将其作为新的簇中心。
4. 重复步骤2和3,直到簇中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
k均值算法的优点是简单易懂,容易实现,适用于大规模数据的聚类。但是该算法也有一些缺点,例如对于不同密度和形状的簇,其聚类效果可能不佳。
相关问题
机器学习k-means聚类算法代价函数
K-means聚类算法的代价函数是平方误差和(Sum of Squared Errors, SSE)。该代价函数衡量了每个样本点与其所属簇中心的距离的平方和。K-means算法的目标是最小化代价函数,通过迭代的方式不断更新簇中心,直到达到最小化代价函数的结果。
K-means聚类算法的代价函数可以用以下公式表示:
```
SSE = Σ ||x - μ||²
```
其中,x表示样本点,μ表示簇中心。
K-means算法的步骤如下:
1. 随机选择K个初始簇中心。
2. 将每个样本点分配到距离其最近的簇中心。
3. 更新每个簇的中心,计算新的簇中心为该簇中所有样本点的均值。
4. 重复步骤2和步骤3,直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
K-means聚类算法的代价函数是一个重要的指标,可以用来评估聚类结果的好坏。较小的代价函数值表示样本点与其所属簇中心的距离较小,聚类效果较好。
python用K-均值聚类分析怎么写
K-均值聚类是一种无监督学习的算法,可以将数据集分成K个不同的组。Python中有许多开源的机器学习库可以使用,如scikit-learn和numpy等。下面是一个简单的例子:
首先,导入所需的库:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
```
然后,准备数据集。这里使用一个简单的二维数据集。将其存储在numpy数组中:
```python
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
[10, 2], [10, 4], [10, 0]])
```
接下来,使用KMeans类进行聚类分析。首先,需要指定要分成几组(K值)。在这个例子中,将K设置为2:
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)
```
最后,可以打印出每个点所属的分组:
```python
print(kmeans.labels_)
```
输出结果为:
```
[1 1 1 0 0 0]
```
这表示第一个、第二个和第三个点被分成了1组,而第四个、第五个和第六个点被分成了0组。
这只是一个简单的例子,K-均值聚类还有许多其他的参数和选项可以调整,以适应各种不同的数据集和场景。