sklean中kmeans初始聚类点的选择

最新推荐文章于 2024-05-23 22:30:01 发布
最新推荐文章于 2024-05-23 22:30:01 发布
阅读量3.9k 收藏 6
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python 文章标签： sklean 聚类 python kmeans
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hal_sakai/article/details/60955636
本文介绍了一种在sklearn中手动设置KMeans聚类初始中心的方法，并对比了不同初始化方式对聚类结果的影响。同时提到了RapidMiner软件在某些场景下可能提供更优的聚类结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

sklean的默认参数一般效果已经不错了，不过今天碰到一个案例需要手动调一下初始聚类点的情况。

#overduetimes_predicted=KMeans(n_clusters=3).fit(X).predict(X) #不选择初始聚类点的情况


overduetimes_predicted=KMeans(n_clusters=3,n_init=1,init=np.array([[0],[5],[10]])).fit(X).predict(X) #init=np.array,选择聚类中心

另外rapidminer里的kmeans默认参数做的更好，要不是做自动化的情况下用rapidminer出结果更快。

K-means聚类初始中心的选择
04-01
K—means算法是一种重要的聚类算法，在网络信息处理领域有着广泛的应用．由于该终止于一个局部最优状态，所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。这里提出了一种K—means算法的改进算法，首先探测数据集中的相对密集区域，再利用这些密集区域生成初始类中心点．该方法能够很好地排除类边缘点和噪声点的影响，并且能够适应数据集中各个实际类别密度分布不平衡的情况，最终获得较好的聚类效果．
kmeans++选择初始聚类中心的方法
yubo的博客
07-28 1553
K-均值聚类算法及其初始点的选取
君浪的博客
05-01 1万+
K-均值聚类（K-Means Clustering）是一种无监督的聚类方法，即最初并不知道同种类数据的特征，算法会根据数据自身特点进行分类。
sklearn kmeans init 自定义初始聚类中心
Caiqiudan的博客
04-22 5500
init = np.array([cc[0], cc[1:3].mean(axis=0), cc[3:].mean(axis=0)])) init # shape:(3,23) 23个变量对应的23个聚类中心值， 3表示要聚成三类(三个聚类中心) >>> array([[ 8.58138315e-01, -6.32089539e-03, -7.09504719e-02, -1.07528958e-01, 5.53871437e-03, -1.3532
kmeans,k值选择，初始点
qq_40212975的博客
11-10 3126
打卡+坚持 今日语录：告别平庸，告别懒惰，告别拖延，告别借口 一、kmeans的原理： kmeans是常用的聚类方法，主要思想是给定k个值和k个中心的情况下，把每个点分到离他最近的簇心得类中，所有点分配完毕以后，再重新计算中心点（取平均值），再进行分配，重复以上步骤，直到达到最大迭代次数或中心点得变化几乎很小得时候。 kmeans的算法很简单，但是k的选值和初始类簇中心点的选值很重要。 二、k的选...
Python-sklearn库 kmeans均值聚类
m0_46344235的博客
06-12 1647
import seaborn; import pylab as pl seaborn.set() from sklearn import neighbors, datasets iris = datasets.load_iris() #这个是sklearn自带的一个鸢尾花数据集 X, y = iris.data, iris.target #data为训练所需的数据集，target为数据集对应的分类标签 from sklearn.decomposition import PCA #PAC为skle
sklearn中kmeans聚类算法解析及应用
10-17
在sklearn库中，K-Means算法通过sklearn.cluster模块中的KMeans类实现。使用该类时，可以通过指定参数n_clusters来设置簇的数量，其他参数比如初始化方法（init）、最大迭代次数（max_iter）和随机状态（random_...
sklearn中的聚类算法K-Means
热门推荐
momokofly的博客
12-15 1万+
1 概述 1.1 无监督学习与聚类算法 决策树、随机森林、逻辑回归虽然有着不同的功能，但却都属于“有监督学习”的一部分，即是说，模型在训练的时候，既需要特征矩阵XXX，也需要真实标签yyy。在机器学习中，还有很大一部分算法是属于“无监督学习”，无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵XXX，不需要标签。曾经学过的PCA算法就是无监督学习中的一种。聚类算法也是无监督学习的代表算法之一。 聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于业务需求或建模需求来完成，也可以单
sklearn kmeans绘制聚类中心点
最新发布
03-22
好的，我需要帮助用户了解如何使用sklearn的KMeans算法绘制聚类中心点。用户已经看过一些引用内容，包括如何应用KMeans和评估聚类结果，现在需要具体的绘图方法。首先，我应该回顾KMeans的基本流程，然后结合绘图...
基于sklearn模块的KMeans聚类算法实现“整图分割”【源程序】【Python】
03-29
在本项目中，我们主要探讨的是如何利用Python编程语言中的sklearn库来实现KMeans聚类算法，以此进行"整图分割"的功能。KMeans是一种常见的无监督学习方法，广泛应用于数据挖掘和图像处理等领域，它能将数据自动划分...
k-means聚类算法实现
01-29
1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量，在上面的图形中是“X”。 2.每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类，然后将这个点分类为最接近它的组。 3.基于这些分类点，我们通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心。 4.对一组迭代重复这些步骤。你还可以选择随机初始化组中心几次，然后选择那些看起来对它提供了最好结果的来运行
机器学习：k-means算法（算法原理、k如何选择、初始点选择、优缺点）
学无止境、积少成多、厚积薄发
10-03 8093
k-means算法是无监督学习算法（非监督学习算法）。 1.聚类 聚类分析是没有划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法分监督学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据自身的距离或者相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化，而组间距离最大化。 2.k-means k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中k个类，且每个类的...
【数据挖掘】K-Means 二维数据聚类分析 ( K-Means 迭代总结 | K-Means 初始中心点选择方案 | K-Means 算法优缺点 | K-Means 算法变种 )
让 学习 成为一种 习惯 ( 韩曙亮 の 技术博客 )
05-03 7455
K-Means 二维数据 聚类分析 数据样本及聚类要求 二维数据曼哈顿距离计算 K-Means 算法 步骤 第一次迭代 : 步骤 ( 1 ) 中心点初始化 第一次迭代 : 步骤 ( 2 ) 计算距离 第一次迭代 : 步骤 ( 3 ) 聚类分组 第二次迭代 : 步骤 ( 1 ) 中心点初始化 第二次迭代 : 步骤 ( 2 ) 计算距离 第二次迭代 : 步骤 ( 3 ) 聚类分组 K-Means 迭代总结 K-Means 初始中心点选择方案 K-Means 算法优缺点 K-Means 算法变种
Kmeans初始类簇的选取？
花小七
12-19 1986
Kmeans初始类簇的选取？ 答：k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 1. 从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 2. 对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x) 3. 选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D(x)较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大 4...
5、K-means选择初始点的方法有哪些,优缺点是什么?(列出两种以上)
ahbcwin
03-04 1110
1 随机选取 最基本的方法，会导致一个局部最优解问题（将一个比较大的簇分裂，同时将两个较小的簇进行合并）。 2 层次聚类 通过层次聚类，划分k个层次，计算出每个簇对应的质心作为K-Means算法的初始质心。 3 K-Means++ 第一个质心是随机选择的，接下来的质心基于样本点与最近质心的距离，距离越大越可能被选为下一个质心，直到选择完k个质心。（无法解决离群点问题。） ...
Kmeans算法
03-21 1574
Kmeans算法 k-means 算法接受参数 k；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。 K-means算法的基本思想是：以空间中k个点
K-means聚类
mj256115的博客
05-23 1145
K-means聚类是一种非常流行的无监督机器学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇（clusters）。这种算法的目标是将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点与其所属簇的中心（即质心）的距离之和最小。K-means聚类广泛应用于市场细分、社交网络分析、天文数据分析、信息检索、图像分割等领域。
KMeans秘籍之如何选取初始质心
alicelmx的博客
07-10 7680
初始质心的选取 常见的方法是随机的选取初始中心，但是这样簇的质量常常很差。 处理选取初始质心问题的一种常用技术是：多次运行，每次使用一组不同的随机初始质心，然后选取具有最小SSE(误差的平方和)的簇集。 这种策略简单，但是效果可能不好，这取决于数据集和寻找的簇的个数。 取一个样本，并使用层次聚类技术对它聚类。 从层次聚类中提取k个簇，并用这些簇的质心作为初始质心。 该方法通常很有效，但仅对...
KMeans算法的随机初始化方法
AI天才研究院
04-05 698
K-Means算法的随机初始化方法 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 K-Means是一种广泛应用的无监督机器学习算法,用于对数据集进行聚类分析。它的核心思想是将数据集划分为K个簇(cluster),使得每个样本点都归属于离它最近的簇中心。K-Means算法简单
菜菜讲解：sklearn中KMeans聚类算法实战
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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值