K均值算法matlab实现

1.Preface 因为一直在做的是聚类算法的研究,算是总结了一些心得,这里总结些知识性与思路性的东西,我想在其他地方也是很容易的找到类似的内容的.毕竟,世界就是那么小. 声明:本文比较不适合没有DM基础的人来阅读.我只是胡乱的涂鸦而已 2.聚类算法 在DM里的聚类算法里,有基于划分的算法,基于层次的算法,基于密度的算法,基于网格的算法,基于约束的算法. 其中每一种基于的算法都会衍生出一至几种算法,对应的每一种算法不管在学术界还是工业界都存在着许多的改进的算法 这里想介绍的是基于基于划分的算法里

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time from django.template.defaultfilters import center def loadDataSet(fileName): dataMat=[] fr=open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine=line.strip().split('\t') fltLine=map(float,cu

k-means算法:      第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心.      第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中的某一个$z_j(1)$.假设$i=j$时, \[D_j (k) = \min \{ \left\| {x - z_i (k)} \right\|

首先我们都知道k均值算法有一个炒鸡大的bug,就是在很多情况下他只会收敛到局部最小值而不是全局最小值,为了解决这个问题,很多学者提出了很多的方法,我们在这里介绍一种叫做2分k均值的方法. 该算法首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二.之后选择其中一个簇继续进行划分,选择哪一个簇进行划分取决于哪个簇的sse是最大值.上述基于sse的划分过程不断重复,直到得到用户指定的簇数目为止. 将所有的点看成一个簇,当粗的数目小于k时,对每一个簇计算总误差,在给定的粗上进行k均值聚类(k=2),计算将该粗一

测试数据展示: #coding:utf-8__author__ = 'similarface''''实现K均值算法 算法摘要:-----------------------------输入:所有数据点A,聚类个数k输出:k个聚类的中心点 随机选取k个初始的中心点repeat: 计算每个点和中心点的距离,将点分配给最近的中心簇中 计算Ck,更新簇的中心点until 中心点稳定 -----------------------------'''import sysimport randomimport

4 用python实现K均值算法 x=np.random.randint(1,100,[20,1]) y=np.zeros(20) k=3 def initcenter(x,k): return x[:k] def nearest(kc,i): d = (abs(kc - i)) w = np.where(d ==np.min(d)) return w [0] [0] kc = initcenter(x,k) nearest(kc,14) for i in range(x.shape[0]):

聚类--K均值算法:自主实现与sklearn.cluster.KMeans调用    1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤:(x,k,y) import numpy as np x = np.random.randint(1,50,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 # 选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心:def initcenter(x, k): kc def initcenter(x,k)

1). 扑克牌手动演练k均值聚类过程:>30张牌,3类 选取32张牌,分3类. 第1轮:聚类中心为1,2,3. 第2轮:聚类中心为1,2,6(5.5向上取整). 第3轮:聚类中心为1,2,6(5.5向上取整). # 扑克牌手动演练k均值聚类过程:选择32张牌,3类 sum11 = 0 sum12 = 0 sum13 = 0 print("第1轮") for i in range(1, 2): sum11 = sum11+i*4 print("牌为1类求平均值,得到新的中

k均值(kmeans)聚类是一种最为简单的聚类方法,直接根据数据点之间的距离(欧氏距离,几何距离等等)来划分数据是属于哪一类的,当所有数据点所属的类别不在变化的时候,聚类也就完成了.详细原理可索引下面一个博客: 聚类分析笔记-K均值matlab算法(一) 关于kmeans再谈几点认识: 重要的一点:聚类数目的问题.有的聚类.分类问题已经限制好了要聚类成几类,也就是聚类数目一定,那么这种聚类通常简单些,直接规定聚类数就好了.而有的聚类问题不知道分成几类才好,这个时候怎么办?那么就需要找到一种评价指