k-means离群点去除代码
时间: 2023-06-07 21:02:21 浏览: 85
k-means算法是一种基本的聚类方法,其主要思想是将数据划分为k个簇,使得同一簇内的数据点间的距离较小,不同簇间的距离较大。k-means算法可用于离群点去除。
在k-means离群点去除代码中,需要进行如下步骤:
1. 初始化k个随机质心。聚类中心数一般为数据样本量的开根号或者是数据样本量的1/10左右,这里假设为k个。
2. 对于每个数据点,计算其与k个聚类中心的距离,将其分配到距离最近的簇中。
3. 对于每个簇,重新计算质心(即簇内所有点的均值),并更新该簇的聚类中心。
4. 重复以上两个步骤,直到簇中心不再变化或达到最大迭代次数为止。
5. 根据聚类中心的距离,将离群点分配到簇外,即可实现离群点去除。
需要注意的是,k-means算法对于初始聚类中心的选择比较敏感,可能会影响到结果的准确性。同时,离群点的标准很难明确,需要根据具体应用场景和数据样本分布进行合理的确定。
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用K-MEANS进行离群点检测的python代码
以下是使用K-MEANS进行离群点检测的Python代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 生成数据
X = np.random.randn(100, 2)
# 拟合K-MEANS模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)
# 计算每个数据点到其所属簇中心的距离
distances = kmeans.transform(X)
# 计算每个数据点到最近的簇中心的距离
min_distances = np.min(distances, axis=1)
# 根据距离阈值判断是否为离群点
threshold = np.percentile(min_distances, 95)
outliers = X[min_distances >= threshold]
print(outliers)
```
在这个示例中,我们生成了一个随机二维数据集X,并使用K-MEANS算法将其分为两个簇。然后,我们计算每个数据点到其所属簇中心的距离,并计算每个数据点到最近的簇中心的距离。最后,我们使用距离阈值来判断哪些数据点是离群点。在这个示例中,我们选择了95%的分位数作为距离阈值。
用K-MEANS进行离群点检测并画出离群点图的python代码
以下是使用K-MEANS进行离群点检测并画出离群点图的Python代码示例:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
X = np.random.randn(100, 2)
# 拟合K-MEANS模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)
# 计算每个数据点到其所属簇中心的距离
distances = kmeans.transform(X)
# 计算每个数据点到最近的簇中心的距离
min_distances = np.min(distances, axis=1)
# 根据距离阈值判断是否为离群点
threshold = np.percentile(min_distances, 95)
outliers = X[min_distances >= threshold]
# 绘制离群点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], s=50, c='blue')
plt.scatter(outliers[:, 0], outliers[:, 1], s=100, c='red', marker='x')
plt.show()
```
在这个示例中,我们生成了一个随机二维数据集X,并使用K-MEANS算法将其分为两个簇。然后,我们计算每个数据点到其所属簇中心的距离,并计算每个数据点到最近的簇中心的距离。最后,我们使用距离阈值来判断哪些数据点是离群点,并绘制出离群点图。在这个示例中,我们使用蓝色圆圈表示数据点,使用红色叉号表示离群点。