K-means聚类分析对比

于 2024-09-28 23:15:12 发布
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分类专栏： python 文章标签： kmeans 算法 机器学习 python
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 K-means聚类分析，不同K值聚类对比，该内容是关于K-means聚类分析的，主要探讨了不同K值对聚类结果的影响。K-means聚类是一种常见的数据分析方法，用于将数据集划分为K个不同的类别。在这个过程中，选择合适的K值是非常关键的，因为它会直接影响聚类的结果。通过对比不同K值下的聚类结果，可以更好地理解数据集的结构和特征，并选择最合适的K值进行聚类分析。

数据处理和分析之数据聚类：K-means聚类：数据预处理技术
2401_87715305的博客
10-18 1158
聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组到不同的簇中，使得同一簇内的样本彼此相似，而不同簇的样本彼此相异。这种技术广泛应用于数据挖掘、机器学习和统计分析中，用于模式识别、数据压缩、图像分析和生物信息学等领域。
基于K-Means聚类的鸢尾花分类
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
06-11 971
聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的簇（cluster），使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。
K-means聚类分析（Python）
qq_43010742的博客
01-24 2338
解决将空间中一些点分成K类的问题，K 代表样本类别数 Kind推广到K就是：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
求求你别再用offset和limit分页了
Java后端技术
09-17 1065
往期热门文章：1、《往期精选优秀博文都在这里了！》2、手写一个通用的幂等组件，很有必要！3、Redis为什么变慢了？常见延迟问题定位与分析4、一次订单号重复的事故差点被开除5、如何优雅的...
kmeans聚类分析结果怎么看_聚类分析终稿1（SPSSAU）
weixin_39622178的博客
12-09 8630
一、前言在项目8中，我们学习了利用联合分析法萃取客户喜爱值，本次项目我们将学习利用SPSS实现聚类分析。二、方法1.聚类分析的描述按照个体(记录)的特征将它们分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则具有尽可能高的异质性。为了得到比较合理的分类，首先要采用适当的指标来定量地描述研究对象之间的联系的紧密程度。直观的理解为按空间距离的远近来划分类别。2.K-means Cluster过...
聚类
jndxljp的博客
10-09 1075
简述 几种典型的聚类算法*（聚类算法属于面试非常常见的问题） 1、基于划分的聚类----K-均值算法 k-means中样本间的相似度是由他们之间的距离决定的，距离越近，相似度越高。 常见的距离计算方式：欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，明可夫斯基距离等等。 算法步骤： 1、首先选取k个簇（k需要指定）的质心，通常是随机选取。 2、对剩余的每个样本点，计算它们到各个质心的欧式距离，并将其归入到相互...
K-Means聚类分析
bedrock_stable的专栏
04-09 2411
K-Means聚类分析概述聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。聚类旨在发现有用的对象簇，在现实中我们用到很多的簇的类型，使用不同的簇类型划分数据的结果是不同的，关于更多的簇介绍参考《数据挖掘导论》。K-Means是基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数的簇。K-Means算法算法思想较为简单：选择K个点作为初始质心...
Python——K-means聚类分析及其结果可视化
12-21
在数据分析和机器学习领域，K-Means是一种广泛使用的无监督学习算法，它主要用于执行聚类分析，即将数据...在Python中，通过scikit-learn库，我们可以轻松地实现K-Means聚类，并结合可视化工具对结果进行解释和验证。
基于改进的K-means聚类的多区域物流中心选址算法
05-06
最后实例分析了在西部地区37个城市创建物流配送中心的选址过程，并通过和传统的k-means聚类的选址结果对比，说明改进后的算法不仅可以节省配送时间，而且大大降低了运输成本，有很好的经济利用价值.
DP-means k - means聚类算法的比较
06-21
标题中的"DP-means"和"k-means"都是在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法。这两种方法主要用于无监督学习，即在没有预先指定类别的情况下，将数据集中的对象自动分组到不同的类别中。现在，我们将深入探讨这...
K-Means原理分析以及其变种算法
wxf_ou的博客
07-21 5054
从K-Means到elkan K-Means，再到Mini Batch K-Means K-Means是最普通的聚类方法，应用面比较广。 elkan K-Means是K-Mean算法的变种，用于简化计算： elkan K-Means原理： 规律1.对于一个样本点X和两个质心O1和O2，如果我们预先计算出来了两个质心之间的距离D（O1，O2） 如果2D（X，O1）≤D（O1，O2）即可得到D
KMeans讲讲，KMeans有什么缺点，K怎么确定
weixin_41529389的博客
11-03 617
KMeans讲讲，KMeans有什么缺点，K怎么确定
221027| 两种方法进行聚类分析
weixin_53293011的博客
10-27 1545
系统聚类分析、Kmeans聚类分析
kmeans聚类分析结果怎么看_【Stata与机器学习】物以类聚-KMeans算法应用案例介绍...
weixin_39857480的博客
12-22 1万+
古语有云：物以类聚，人以群分。KMeans是无监督机器学习中的聚类算法中最简单的一种——基于特征对样本进行归为不同的类，很好地阐述了‘物以类聚’这句话的精髓。机器学习又叫统计学习。既然都统计了，所以当然包括了计量经济学。所以一般来说，机器学习的算法类型远多于计量经济学。比如线性回归，这个算是机器学习算法中比较基础的部分。当然，计量经济学在回归分析、因果推断方面的造诣，也是普通机器学算法所不能比的。...
K-Means聚类实验报告实例
小汤圆的博客
11-25 1万+
1.实验背景与问题提出 聚类（clustering）是无监督学习（unsuperviserd learning）中研究和应用最多的一类学习算法，目的是将样本划分成若干个“簇”（cluster），每个“簇”之间尽量相异，每个簇之内的样本尽量相似。K-Means假设聚类结构能够通过一组原型（点）刻画，K-Means中的原型是指每个“簇”的质心，这个原型可以使得“簇”内的平方误差的加和达到最小，公式如下： K-Means算法的目标是最小化聚类后“类”内的平方误差和，因.........
案例实践：用SPSS做K均值聚类分析
菜鸟学Python数据分析
12-10 1万+
01案例数据背景某公司对应聘的48人进行多项测试后，对直接表现其特征的14个方面进行了打分，每个单项都采用10分制，得分越高说明当事人在此方面表现越好。试对应聘者做聚类。对应聘者做聚类，...
K均值聚类分析
阿猫和咸鱼
05-13 6730
聚类分析一、基本K均值算法1、算法的过程2、质心的计算3、距离的度量曼哈顿距离欧几里得距离最大距离闵可夫斯基距离点乘积相关系数4、性能的评估   K均值算法，是一种最古老的，也是最广泛使用的聚类算法。   通常，K均值聚类应用于n维连续空间中的对象。从数学的角度讲，假定样本集（数据集）D包含m个样本（对象），每个样本均为n维向量，则K均值聚类将样本集D划分为k个互不相交的簇（cluster）。  ...
聚类分析（K-means算法）
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红叶谷 wsp_1138886114的博客
05-28 7万+
一、聚类分析 1.1 聚类分析 聚类： 把相似数据并成一组（group）的方法。‘物以类聚，人以群分’ 不需要类别标注的算法，直接从数据中学习模式 所以，聚类是一种 数据探索 的分析方法，他帮助我们在大量数据中探索和发现数据结构 1.2 相似度与距离度量 定义距离来度量表示相似度： 欧式距离，曼哈顿距离，闵氏距离 ...
kmeans聚类分析结果怎么看_R语言Kmeans聚类分析
weixin_30233335的博客
12-25 1万+
在实际应用中，K-means均值聚类广泛应用于分布集中的大样本数据集。它的算法过程是：首先，随机选取k个样本作为起始中心点；然后，将中心点以外的样本归入相似度最高中心点所在的簇，再确立当前簇中样本坐标均值为新的中心点；然后，根据新的中心点继续循环迭代下去，直至所有样本所属类别不再变动为止。在R软件中，主要是利用stats软件包中的kmeans()函数来实现的:kmeans(x, cent...
k-means聚类分析和dbscan对比
最新发布
03-14
### K-means聚类与DBSCAN算法对比分析 #### 优点 - **K-means聚类的优点** K-means是一种简单高效的聚类算法，适用于大规模数据集。其主要优势在于计算复杂度较低，通常能够在较短时间内完成聚类任务[^1]。此外，该算法能够很好地处理球形分布的数据点，并且可以通过调整簇的数量 \( k \) 来控制聚类的结果。 - **DBSCAN算法的优点** DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，具有识别任意形状簇的能力，尤其适合于处理噪声较多的数据集[^3]。相比于K-means仅能有效处理凸形簇的情况，DBSCAN可以发现非凸形和复杂的簇结构。另外，DBSCAN不需要预先指定簇的数量，这使得它在未知簇数量的情况下更加灵活[^4]。 #### 缺点 - **K-means聚类的缺点** 尽管K-means效率高，但它存在几个显著缺陷。首先，K-means假设簇是球形并对称分布的，因此当面对非凸形或不规则形状的簇时表现较差[^2]。其次，K-means对初始质心的选择非常敏感，不同的初始化可能导致完全不同的结果。最后，K-means无法有效地处理含有噪声和离群点的数据集。 - **DBSCAN算法的缺点** 虽然DBSCAN擅长处理复杂形状的簇以及含噪数据，但在参数设置上较为困难。特别是对于较大的数据集或者维度较高的情况，选择合适的 `eps` 和 `minPts` 参数变得尤为棘手。如果这些参数选取不当，则可能严重影响最终的聚类质量。此外，DBSCAN的时间复杂度较高，在大数据量下性能可能会下降。 #### 适用场景 - **K-means的应用场景** 当数据呈现近似球状分布并且已知目标簇数时，K-means是一个理想的选择。例如市场细分、文档分类等领域中经常使用此方法来快速获得初步分组信息。 - **DBSCAN的应用场景** 如果数据集中可能存在异常值或者是希望找到自然形成的群体而不必事先知道具体有多少个这样的群体时，应该优先考虑采用DBSCAN。比如地理信息系统(GIS)中的热点区域检测、图像分割等应用场合都十分契合DBSCAN的特点。 ```python from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN import numpy as np # 示例代码：分别利用KMeans和DBSCAN进行简单的二维平面点云聚类 X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]]) kmeans_model = KMeans(n_clusters=2).fit(X) dbscan_model = DBSCAN(eps=3, min_samples=2).fit(X) print("KMeans Labels:", kmeans_model.labels_) print("DBSCAN Labels:", dbscan_model.labels_) ``` 上述Python脚本展示了如何通过Sklearn库调用两种算法来进行基本操作演示。
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