"这篇资源是关于无监督学习中的聚类算法KMeans的讲解,主要针对的是初学者。课程由'菜菜'主持,讲解如何在Python的sklearn库中使用KMeans进行数据聚类,并探讨了算法的工作原理、簇内误差平方和的计算、时间复杂度以及关键参数的设置。此外,还介绍了模型评估指标和KMeans在实际应用中的例子,如降维和矢量量化。课程提供相关的课件和代码源文件供学习者参考。" 在无监督学习领域,聚类是一种常用的技术,用于发现数据集中的自然群体或结构,而无需预先知道每个数据点的类别。KMeans算法是聚类方法中最流行的一种,它通过迭代过程将数据点分配到最近的聚类中心,然后更新中心为所属类别的均值,直至聚类结果不再改变或达到预设的迭代次数。 2.1 KMeans的工作原理: KMeans算法首先需要指定要找的聚类个数(n_clusters)。算法初始阶段,选择n_clusters个数据点作为初始质心。然后,将每个数据点分配给最近的质心所在的簇。接着,算法会重新计算每个簇的质心,即簇内所有数据点的均值。这个过程不断重复,直到质心的位置不再显著变化或者达到最大迭代次数。 2.2 簇内误差平方和: 簇内误差平方和(Within-Cluster Sum of Squares, WCSS)是KMeans性能的一个度量,它表示每个簇内所有点到该簇质心的欧氏距离平方和。算法的目标是最小化这个总和,以找到最佳的簇划分。 2.3 KMeans算法的时间复杂度: KMeans的时间复杂度大致为O(n * k * it),其中n是数据点的数量,k是聚类的数目,it是算法迭代的次数。在大规模数据集上,这个算法可能效率较低,因为它需要频繁计算所有数据点到质心的距离。 在sklearn库中,KMeans算法提供了多个关键参数: - n_clusters:指定要创建的聚类数量。 - init:初始化质心的方式,可以是随机选择、‘k-means++’等。 - random_state:用于初始化随机过程的种子,确保可重复性。 - n_init:运行KMeans算法的次数,选取最优结果。 - max_iter:允许的最大迭代次数。 - tol:当质心的变化小于这个阈值时停止迭代。 3.1.2 聚类评估指标: - 当真实标签已知时,可以用调整互信息、归一化互信息等度量。 - 当真实标签未知时,可以使用轮廓系数、Calinski-Harabaz指数等。 案例中,使用轮廓系数选择合适的n_clusters,可以帮助确定最佳的聚类个数,以达到最好的聚类效果。 KMeans在降维和矢量量化方面的应用展示了其在数据压缩和特征提取中的价值,例如在图像编码和高维数据处理中。 KMeans EDU version1是针对初学者的一堂全面介绍KMeans算法及其在sklearn中实现的课程,涵盖了算法的基本概念、操作步骤、参数调整以及实际应用,旨在帮助学习者掌握这一强大的数据聚类工具。
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