K-means及其拓展算法中,聚类中心是非样本点的算法有:
时间: 2023-11-18 10:24:59 浏览: 58
除了传统的K-means算法以外,还有一些拓展算法也不要求聚类中心必须是样本点,例如K-medoids算法和K-modes算法。K-medoids算法采用实际数据点来作为聚类中心,而不是简单地使用数据的均值。K-modes算法是K-means算法在离散属性数据上的拓展,它使用众数而不是均值来计算聚类中心。
相关问题
使用K-means算法要如何得到聚类中心
K-means算法是一种基于距离度量的聚类算法,其核心思想是将样本数据分为K个簇,每个簇都有一个中心点,即聚类中心。K-means算法的过程大致如下:
1. 随机选择K个点作为初始聚类中心。
2. 对于每个数据点,计算其到K个聚类中心的距离,将其划分到距离最近的聚类中心所在的簇。
3. 对于每个簇,重新计算其聚类中心,即将簇内所有点的坐标取平均值作为新的聚类中心。
4. 重复执行步骤2和3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数。
因此,K-means算法得到聚类中心的方法是在每次迭代中重新计算每个簇的聚类中心。
在Scikit-lear库中K-means算法中聚类是如何实现的
在Scikit-learn库中,K-means算法是通过KMeans类来实现聚类的。该类的主要参数如下:
- n_clusters:指定聚类的数量(即K值)。
- init:指定初始聚类中心的选取方式,可以是随机选取或者使用k-means++算法(默认值)。
- n_init:指定随机初始化的次数,以找到最佳聚类结果。
- max_iter:指定最大迭代次数,如果在此次数内没有收敛,则停止迭代。
- tol:指定收敛阈值,即中心点移动的最小距离,如果小于此值则认为已经收敛。
接下来,可以使用fit方法来拟合数据并进行聚类,如下所示:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0)
y_kmeans = kmeans.fit_predict(X)
```
其中,X为输入数据,y_kmeans为每个样本所属的聚类编号。通过KMeans类的属性和方法,可以获得更详细的聚类结果信息,例如聚类中心点坐标、每个样本到聚类中心点的距离等。