使用Python实现核K均值聚类算法

最新推荐文章于 2023-08-03 15:29:46 发布
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文章标签： python 聚类 算法
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本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库实现核K均值聚类算法，该算法通过核函数处理非线性可分数据，使得在高维空间中进行聚类分析，以解决传统K均值算法的局限性。通过一个模拟数据集的例子，展示了如何应用该算法并用matplotlib可视化聚类结果。

使用Python实现核K均值聚类算法

聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分组成有相似特征的多个类别，每个类别被称为一个簇。K均值聚类是最常见的聚类算法之一，它可以将数据集划分为k个簇，且每个簇以其簇中所有点的平均值作为簇中心。

然而，传统的K均值聚类算法只适用于线性可分的数据，对于非线性可分的数据，我们可以使用核K均值聚类算法。核K均值聚类算法使用核函数将低维空间中无法分离的数据映射到高维空间中进行聚类分析，从而实现对非线性可分数据的聚类。

在Python中，我们可以使用scikit-learn来实现核K均值聚类算法。下面是一个简单的例子，通过该例子，您可以了解如何使用Python实现核K均值聚类算法。

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建模拟数据
X, y =
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Python实现K均值聚类算法
TechWhiz的博客
10-05 415
然后，我们随机选择K个初始聚类中心点，并使用迭代的方式进行分配和更新步骤，直到聚类中心点的位置不再改变或达到最大迭代次数。最后，我们打印出聚类结果，包括每个聚类中心点的位置和所包含的数据点。以上就是使用Python实现K均值聚类算法的示例。通过这个示例，你可以理解K均值聚类算法的基本原理，并在实际应用中使用它来对数据进行聚类。K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不重叠的类别。在本文中，我们将详细介绍K均值聚类算法的原理，并提供Python代码实现。函数，它接受输入数据集。
python 实现K-均值聚类算法
luthane的博客
10-25 1178
K-均值聚类算法（K-Means Algorithm, KMA）是一种迭代求解的聚类分析算法，其核心目标是将数据集划分为K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点尽可能不同。
k-means算法详解(python实现) 数据挖掘 聚类分析 k均值算法
weixin_46990115的博客
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在开始k-means算法之前，我们先了解一下什么是聚类分析？ 聚类分析就是将数据划分成有意义或有用的组（簇），根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。 所以很明确，这个算法是为了分类数据的，一般适用于市场细分、目标顾客定位、生物种群划分等邻域 所以，k-means算法怎么理解呢？ 其中的k是聚类算法当中类的个数。 means指的就是均值算法。 k-means是采用均值算法把数据分成K个类的硬聚类算法！ 对于连续型属性
核K-均值聚类（Kernel K-means Clustering）
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核K-均值聚类
机器学习实战：Python基于K均值K-means进行聚类（九）
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K均值（K-means）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数据组。该算法通过迭代优化来最小化所有数据点与其所属簇的欧氏距离之和，从而找到最佳的簇划分。需要区分一下，K-means和KNN是两种不同的机器学习算法，K-means和KNN都是基于距离度量的算法，但前者用于聚类问题，而后者用于分类问题K-means是一种聚类算法，它旨在将数据集分成k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数据组。
使用Python进行K均值聚类
sinat_35773915的博客
08-03 1394
K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。在本文中，我们将使用Python来实现K均值聚类算法。
Python实现K均值聚类算法完整示例
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08-03
Python中实现K均值聚类算法可以使用多种库，其中最常用的是Scikit-learn。Scikit-learn提供了一个简单直观的接口来实现K均值聚类，同时提供了多种优化和参数调整的功能。 在Python中实现K均值聚类算法的基本步骤...
k均值聚类python实现
10-18
k-means(k均值)算法的python代码实现，可以显示聚类效果与聚类的迭代次数，初学者使用更方便。
Python实现k均值聚类算法_K-Means聚类算法
weixin_44097539的博客
04-03 3016
Python实现k均值聚类算法_K-Means聚类算法 若想快速了解k均值聚类算法_K-Means聚类算法，可参考这位大佬的文章，通俗易懂：k均值聚类算法考试例题_K-Means聚类算法，作者：weixin_39789792 感谢这位博主。 本篇博客仅作为自用笔记，如有侵权联系删除。 代码详细 注意： 质心k的坐标取值不能取的太离谱，比如三个质心中有一个质心的坐标离样本数据中所有坐标都很远，就会导致列表sse_k1(或k2、k3)中无数据，便使len(sse_kx(x为1、2、3))=0,报错：Zero
MKKM（多核k均值聚类算法）KKM（核k均值聚类算法）
08-01
k均值聚类的扩展，带核函数的k均值聚类以及多核k均值聚类
基于核的K-均值聚类
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：将核学习方法的思想应用于K-均值聚类中，提出了一种核K-均值聚类算法，算法的主要思想是：首先将原空间中待聚类的样本经过 一个非线性映射，映射到一个高维的核空间中，突出各类样本之间的特征差异，然后在这个核空间中进行K-均值聚类。同时还将一种新的核 函数应用于核K-均值聚类中以提高算法的速度。为了验证算法的有效性，分别利用人工和实际数据进行K-均值聚类和核K-均值聚类，实验结 果显示对于一些特殊的类分布数据，核K-均值聚类比K-均值聚类具有更好的聚类效果
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节点的核数可以表明节点在核中的深度。k-core是指反复去掉度小于或等于k的节点后剩余的子图
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面对非凸的数据分布形状时，可以引入核函数来优化，这时算法又称为核 K-Means 算法，是核聚类方法的一种。
机器学习：Python实现聚类算法(三)之总结
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1.K均值聚类 K均值聚类是最基础的一种聚类方法。K均值聚类，就是把看起来最集中、最不分散的簇标签分配到输入训练样本{xi}中。具体而言就是通过下式计算簇y的分散状况： 在这里，∑i,yi=y表示的是满足yi=y的y的和。 μy是指簇y的中心。ny为属于簇y的样本总数。利用上述定义，对于所有的簇y=1,2,3,..,c的下式和最小时，决定其所属的簇标签。 然而，
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nakaizura
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K-means原理,python实现，改进，sklearn应用，SPSS应用。所谓物以类聚，人以群分。相似的人们总是相互吸引在一起。数据也是一样。在kNN中，某个数据以与其他数据间的相似度来预测其标签，而K-means是一群无标记数据间的因为自我相似的聚拢。显而易见，K-means的目标为簇内密集而簇间稀疏。简单来说就是首先先确定k个初始点作为质心，然后将数据集中的每一个点分配到一个距其最近的簇中..........
【数据挖掘】十大算法之K-Means K均值聚类算法
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目录1 Kmeans步骤2 kmeans损失函数3 优缺点4 如何调优和改进5 改进的算法 1 Kmeans步骤 （1）数据预处理，如归一化、离群点处理等 （2）随机选取K个簇中心，记为u10,u20...uk0u_1^{0},u_2^{0}...u_k^{0}u10​,u20​...uk0​ （3）定义代价函数，表示在一个簇内，各个样本距离所属簇中心点的误差平方和 J(c,u)=∑i=1M∣∣xi−uci∣∣2J(c,u) = \sum_{i=1}{M}||x_i-u_{c_i}||^2J(c,u)=∑
（数学建模-机器学习）K-means聚类算法（python实现）
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一、算法简介： K-means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，以距离作为相似性的评价指标，认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 二、算法流程： 1.设置一个常数K作为类数，随机选取K个初始质心（K的取值方法下面会讲）。 2.重新计算K个聚类的质心（第一次不需要重新计算），然后计算样本值和每个质心间的相似程度（如上文讲到，相似性评价指标为距离），将各个样本归类到其最接近的质心当中，（这样...
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