# k-means 算法的支持函数：欧式距离计算（补全代码） """ Parameters: vecA - 点A向量 vecB - 点B向量 Returns: 欧氏距离 """ def distEclud(vecA, vecB):

时间: 2023-07-19 16:31:13 浏览: 80

python中实现k-means聚类算法详解

算法优缺点：优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。 1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。另一种则是根据具体的需求确定，比如说进行衬衫尺寸的聚类你可能就会考虑分成三类（L,M,S）等 2.然后我们需要选择最初的聚类点（或者叫质心），这里的 **Python实现K-Means聚类算法详解** K-Means是一种广泛应用的无监督学习算法，主要用于对数据进行聚类，即将相似的数据归为一类。它的主要思想是通过计算样本间的距离来判断它们的相似性，并不断迭代更新质心（centroid）以优化聚类效果。 **算法优缺点** 优点： 1. **易于实现**：K-Means算法的原理简单，代码实现相对直观。 2. **效率高**：对于中等规模的数据集，K-Means的运行速度较快。缺点： 1. **可能陷入局部最优**：由于初始化质心的选择，K-Means可能会收敛到局部最小值，而非全局最优解。 2. **对初始质心敏感**：不同的初始化质心可能导致不同的聚类结果。 3. **对异常值敏感**：异常值可能会影响聚类结果，导致聚类质量下降。 4. **需要预先设定K值**：K值的选择对聚类结果影响较大，但并没有明确的自动选择方法。 **算法流程** 1. **选择K值**：K值表示我们希望将数据分为多少类。可以选择肘部法则（elbow method）来确定最佳K值，即观察不同K值下的聚类效果，选择曲线变化最陡峭的位置作为转折点（肘部）。 2. **初始化质心**：一般随机选择K个数据点作为初始质心。也可以选择数据范围内的随机点，或使用K-Means++等更高级的方法。 3. **分配数据点**：计算每个数据点与所有质心的距离，将其分配到最近的质心所属的类。 4. **更新质心**：重新计算每个类的平均值，作为新的质心。 5. **迭代过程**：重复步骤3和4，直到质心不再显著移动或达到预设的最大迭代次数。 **Python实现** 在Python中，我们可以使用NumPy库来实现K-Means算法。下面是一个简单的K-Means实现示例： ```python import numpy as np def loadDataSet(fileName): dataMat = [] with open(fileName) as fr: for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = list(map(float, curLine)) dataMat.append(fltLine) return np.array(dataMat) def distEclud(vecA, vecB): return np.sqrt(np.sum((vecA - vecB)**2)) def randCent(dataSet, k): n = dataSet.shape[1] centroids = np.zeros((k, n)) for j in range(n): minJ = np.min(dataSet[:, j]) rangeJ = np.max(dataSet[:, j]) - minJ centroids[:, j] = minJ + rangeJ * np.random.rand(k, 1) return centroids def kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent): m = dataSet.shape[0] clusterAssment = np.zeros((m, 2)) # 存储每个点的最近质心索引和距离 centroids = createCent(dataSet, k) clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): minDist = np.inf minIndex = -1 for j in range(k): distJI = distMeas(centroids[j], dataSet[i]) if distJI < minDist: minDist = distJI minIndex = j if clusterAssment[i, 0] != minIndex: clusterChanged = True clusterAssment[i, :] = [minIndex, minDist] centroids = np.array([np.mean(dataSet[clusterAssment[:, 0] == i], axis=0) for i in range(k)]) return centroids, clusterAssment ``` **应用和可视化** K-Means算法广泛应用于各种领域，如市场细分、图像分割、文本分类等。完成聚类后，可以使用matplotlib等工具进行可视化，展示不同类别的分布情况，以更好地理解聚类结果。在实际应用中，K-Means的局限性可以通过其他聚类算法（如DBSCAN、谱聚类等）或改进算法（如Bisecting K-Means）来弥补。同时，还可以尝试使用其他距离度量方式，如余弦相似度，以适应不同类型的数据。

```python import numpy as np def distEclud(vecA, vecB): return np.sqrt(np.sum(np.power(vecA - vecB, 2))) ``` 解释一下： - `np.power(vecA - vecB, 2)` 计算 vecA 与 vecB 中对应元素的差值的平方； - `np.sum(np.power(vecA - vecB, 2))` 计算上述平方差值的和； - `np.sqrt(np.sum(np.power(vecA - vecB, 2)))` 计算上述和的平方根，即为欧式距离。

阅读全文

# k-means 算法的支持函数：欧式距离计算（补全代码） """ Parameters: vecA - 点A向量 vecB - 点B向量 Returns: 欧氏距离 """ def distEclud(vecA, vecB):

相关推荐

机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解

跟着Leo机器学习实战：Kmeans聚类

# k-means 算法的支持函数：球面距离计算（补全代码） """ Parameters: vecA - 点A向量 vecB - 点B向量 Returns: 球面距离 """ #d = R * arccos(sin(纬度1) * sin(纬度2) + cos(经度1) * cos(经度2) * cos(经度2 - 经度1)) #R=6371（地球半径） def distSLC(vecA, vecB):

c++函数题计算向量内积

在使用OpenSceneGraph (osg) ，计算2个向量的夹角

如何在Dev-C++中利用STL执行高级数学运算？

Qt中有没有现成的函数可以直接计算角度（弧度）？

RuntimeWarning: invalid value encountered in divide vecA_norm = vecA / np.linalg.norm(vecA)是什么意思

KMeans算法,对已有数据集“./testSet.txt”文件进行簇划分（可以尝试取不同K值时的效果）。

c++计算两个矢量的夹角

如何计算两个矩阵之间的pearson系数在matlab

JS（Jaccard Similarity）MATLAB代码

vector如何进行数组拼接

c++ 两个vector 对应的变量相乘

两个不同结构体的vector容器赋值

如何比较int类型和vector类型

使用Python编写一个最基础的代码解释器的要点解析

python实现kMeans算法

最新推荐

python中实现k-means聚类算法详解

机器学习之KNN算法原理及Python实现方法详解

基于Java的家庭理财系统设计与开发-金融管理-家庭财产管理-实用性强

弹性盒子Flexbox布局.docx

网络财务系统 SSM毕业设计 附带论文.zip

构建基于Django和Stripe的SaaS应用教程

管理建模和仿真的文件

R语言数据处理与GoogleVIS集成：一步步教你绘图

如何使用Matlab实现PSO优化SVM进行多输出回归预测？请提供基本流程和关键步骤。

Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server

网络财务系统 SSM毕业设计附带论文.zip