不同距离所对应的质心选择方法和Inertia如下表所示, 在KMeans中，只要使用了正确的质心和距离组合，无论使用什么样的距离，都可以达到不错的聚类效果。...收敛的速度除了取决于每次迭代的变化率之外，另一个重要指标就是迭代起始的位置。...我们可以使用参数n_init来选择，每个随机数种子下运行的次数。 而以上两种方法仍然避免不了基于随机性选取 个质心的本质。...n_init : 整数，默认10，使用不同的质心随机初始化的种子来运行KMeans算法的次数。最终结果会是基于Inertia来计算的n_init次连续运行后的最佳输出。...n_init int, default=10 使用不同的质心随机初始化的种子来运行KMeans算法的次数。最终结果会是基于Inertia来计算的n_init次连续运行后的最佳输出。
:簇的个数，即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补初始质心的影响，算法默认会初始10个质心，实现算法，然后返回最好的结果。...max_iter: 最大迭代次数（因为kmeans算法的实现需要迭代） tol: 容忍度，即kmeans运行准则收敛的条件 precompute_distances：是否需要提前计算距离，这个参数会在空间和时间之间做权衡...scikit-learn 提供了MiniBatchKMeans算法，大致思想就是对数据进行抽样，每次不使用所有的数据来计算，这就会导致准确率的损失。...该算法的迭代步骤有两步： 1：从数据集中随机抽取一些数据形成小批量，把他们分配给最近的质心 2：更新质心 与K均值算法相比，数据的更新是在每一个小的样本集上。...对于每一个小批量，通过计算平均值得到更新质心，并把小批量里的数据分配给该质心，随着迭代次数的增加，这些质心的变化是逐渐减小的，直到质心稳定或者达到指定的迭代次数，停止计算 Mini Batch K-Means
3）n_init：用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法，因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果，默认是10，一般不需要改。...2）max_iter：最大的迭代次数， 和KMeans类的max_iter意义一样。 3）n_init：用不同的初始化质心运行算法的次数。...这里和KMeans类意义稍有不同，KMeans类里的n_init是用同样的训练集数据来跑不同的初始化质心从而运行算法。...而MiniBatchKMeans类的n_init则是每次用不一样的采样数据集来跑不同的初始化质心运行算法。...可见使用MiniBatchKMeans的聚类效果也不错，当然由于使用Mini Batch的原因，同样是k=4最优，KMeans类的Calinski-Harabasz Index分数为5924.05,而MiniBatchKMeans
重点讲述如何选择合适的k值。 K-Means类概述 在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，一个是传统的K-Means算法，对应的类是KMeans。...3）n_init：用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法，因此需要多跑几次以选择一个较好的聚类效果，默认是10，一般不需要改。...2）max_iter：最大的迭代次数， 和KMeans类的max_iter意义一样。 3）n_init：用不同的初始化质心运行算法的次数。...这里和KMeans类意义稍有不同，KMeans类里的n_init是用同样的训练集数据来跑不同的初始化质心从而运行算法。...而MiniBatchKMeans类的n_init则是每次用不一样的采样数据集来跑不同的初始化质心运行算法。
类型：可以是function 可以是array（random or ndarray） 默认值：采用k-means++(一种生成初始质心的算法) kmeans++：种子点选取的第二种方法。...这样，在下一轮迭代时，将大量不该属于该类的样本点错误的划入该类。...See section Notes in k_init for more details. （3）n_init: 设置选择质心种子次数，默认为10次。...：每次迭代的最大次数 类型：整型（int） 默认值：300 max_iter : int, default: 300 Maximum number of iterations of the k-means...k = 5 kmodel = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 4) kmodel.fit(data) # 训练数据 # 查看聚类中心 kmodel.cluster_centers
次，最终的结果将是最好的一个聚类结果，默认10 n_init=10, # 算法运行的最大迭代次数，默认300 max_iter=300, # 容忍的最小误差...tol=0.0, # 多少次迭代中质心没有变化，算法终止，默认10次 max_no_improvement=10, # 用来候选质心的样本数据集大小，默认为batch_size的三倍...# 这里和KMeans类意义稍有不同，KMeans类里的n_init是从相同训练集数据中随机初始化质心。...# 而MiniBatchKMeans类的n_init则是每次用不一样的采样数据集来跑不同的初始化质心运行。默认为3。...n_init=3, # 某个类别质心被重新赋值的最大次数比例，为了控制算法的运行复杂度。分母为样本总数。如果取值较高的话算法收敛时间可能会增加，尤其是那些暂时拥有样本数较少的质心。
from sklearn.cluster import KMeans """ KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter...n_init： 用不同的质心初始化值运行算法的次数 init： 初始化质心的方法 precompute_distances...默认的 ”auto”则会根据数据值是否是稀疏的，来决定如何选择”full”和“elkan”,稠密的选 “elkan”，否则就是”full”...(X) KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=4, n_init=10...K-Means 聚类能使用的距离度量方法不仅仅是欧式距离，也可以使用曼哈顿距离、马氏距离，思想都是一样，只是使用的度量公式不同而已。 聚类算法有很多，且看我慢慢道来。
centers=4 # 生成2000个（默认）2维样本点集合，中心点5个 data,y=ds.make_blobs(N,centers=centers,random_state=0) #原始数据分布 #在使用...matplotliblib画图的时候经常会遇见中文或者是负号无法显示的情况，我们会添加下面两句话： #pylot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，称之为rc配置或rc参数。...( n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances...，即你想聚成几类 (2)init: 初始簇中心的获取方法 (3)n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补初始质心的影响，算法默认会初始10次质心，实现算法，然后返回最好的结果。...(4)max_iter: 最大迭代次数（因为kmeans算法的实现需要迭代） (5)tol: 容忍度，即kmeans运行准则收敛的条件 (6)precompute_distances：是否需要提前计算距离
适当选择c个类的初始中心； 在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类； 利用均值等方法更新该类的中心值； 对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后...，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。...K-means 实例展示 python中km的一些参数： sklearn.cluster.KMeans( n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter...，即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补初始质心的影响，算法默认会初始10个质心，实现算法，然后返回最好的结果。...max_iter: 最大迭代次数（因为kmeans算法的实现需要迭代） tol: 容忍度，即kmeans运行准则收敛的条件 precompute_distances:是否需要提前计算距离，这个参数会在空间和时间之间做权衡
in karr: # n_clusters为聚类的个数 # max_iter为迭代的次数，这里设置最大迭代次数为300 # n_init=10使用不同质心种子运行...k-means算法的次数 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, max_iter=300,n_init=10).fit(x) # title...) # 获取中心点的坐标 counter_point = kmeans_model.cluster_centers_ # print("k=" + str...(x, kmeans_model.labels_))) # 记录中心坐标 point.append(counter_point) # 将坐标属于哪个簇的标签储存到数组..._) # 每个点和中心点的距离 distances.append(KMeans(n_clusters=k, max_iter=300).fit_transform(x)
首先，我们通过一些简单的聚类，然后讨论KMeans如何运行的。...然后我们讨论一点关于KMeans是如何找到最合适的点的数量。...In the first example, we'll pretend we know that there are three centers: 现在我们使用KMeans来找到这些组的中心。...) KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=3, n_init=10...KMeans其实是一个非常简单的计算集群之间距离的平方和的最小均值的算法，我们将要再次计算平方和的最小值。
今天决定开始分享一篇关于聚类的案例，使用的是：超市用户细分数据集，官网地址请移步：超市 [008i3skNgy1gwruvkm907j30sg0myjsl.jpg] 下面分享的是排名Top1的Notebook源码，欢迎参考学习~ 导入库 # 数据处理 import numpy as np import pandas as pd # KMeans聚类...4、描述统计信息 描述统计信息主要是查看数值型的数据的相关统计参数的值，比如：个数、中值、方差、最值、四分位数等 [008i3skNgy1gwrsodgxfrj30vk0gsmz8.jpg] 为了后续数据处理方便和展示...=300, # 最多迭代次数 tol=0.0001, # 容忍最小误差 random_state=111,...： labels1 = algorithm.labels_ # 分类的结果（4类） centroids1 = algorithm.cluster_centers_ # 最终质心的位置 print(
导入类库 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 from sklearn.datasets import make_blobs 3 import numpy as...np 4 import matplotlib.pyplot as plt KMeans算法的过程：(假如有两类) 随机选择两个点作为聚类的中心 计算所有点距离两个中心的距离，选择距离较近的点作为类别...（例如：距离蓝点近，类别是蓝色） 计算已经分好类的各组数据的平均值，使用各组数据的平均值中心作为新的中心 以新的中心为依据跳转至第2步 直到收敛(两次迭代的数值没有明显的变化：新中心点距离上一次中心点的距离小于某个阈值...X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state) 12 ''' 13 KMeans是结果受初始值影响的局部最优的迭代算法...14 n_clusters：K值，类别数 15 max_iter：最大迭代次数，凸数据集可忽略该值，非凸数据集可能很难收敛，可指定最大迭代次数让算法可以及时推出循环 16 n_init：用不同的初始化质心运行算法的次数
无论如何，对于数据科学家来说，聚类都是非常有价值的工具。...= KMeans(n_clusters=n_clusters, n_init=20, n_jobs=4) # Train K-Means. y_pred_kmeans = kmeans.fit_predict...对于聚类层，我们初始化它的权重，聚类中心使用k-means对所有图像的特征向量进行训练。...kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, n_init=20) y_pred = kmeans.fit_predict(encoder.predict(x)) model.get_layer...防止大集群扭曲隐藏的特征空间。 通过首先将q（编码特征向量）提升到第二幂然后按每个簇的频率进行归一化来计算目标分布。
k 均值建立一个硬聚类，意味着每个数据点被分配给一个且只分配一个集群。该算法学习定位聚类中心，使得每个数据点和它的聚类中心之间的欧几里德距离的总和最小化。...使用预先训练中发现的质心进行初始化。 #通过一个迭代的集群分配和质心重新计算。...这比简单的二值化簇保留了更多的信息，但是现在表达是密集的。这里有一个折衷方案。一个热集群成员导致一个非常轻量级的稀疏表示，但是一个可能需要较大的 K 来表示复杂形状的数据。...n 表示数据点的数量， D （原始）特征的数量。 对于 k 均值，训练时间是 O(nkd) ，因为每次迭代涉及计算每个数据点和每个质心（ k ）之间的 d 维距离。...我们乐观地假设迭代次数不是 n 的函数，尽管并不普遍适用。预测需要计算新的数据点与质心（ k ）之间的距离，即 O(kd) 。存储空间需求是 O(kd) ，对于 K 质心的坐标。
聚类算法的步骤如下： 1：初始化K个样本作为初始聚类中心； 2：计算每个样本点到K个中心的距离，选择最近的中心作为其分类，直到所有样本点分类完毕； 3：分别计算K个类中所有样本的质心，作为新的中心点，完成一轮迭代...通常的迭代结束条件为新的质心与之前的质心偏移值小于一个给定阈值。 下面给一个简单的例子来加深理解。如下图有4个样本点，坐标分别为A(-1,-1),B(1,-1),C(-1,1),D(1,1)。...，因此继续迭代。...K-Means算法 num_clusters = 2 clf = KMeans(n_clusters=num_clusters, n_init=1, verbose=1) clf.fit(x)...K-Means算法将使用随机的初始值，因此每次执行的结果都不一样。
当前算法实现思路： 通过QT进行了人工分割之后，将各个区域的颜色传递给Kmeans算法，算法根据输入的K个颜色进行迭代，每次迭代遍历所有像素并计算该像素最为接近的颜色区域，然后将该像素分配给该颜色区域。... colors_,int clusters_num, int iterations) 分别是输入图像，输出图像，人工选取的颜色们，以及颜色数量（Kmeans的K值），迭代次数。...，每次迭代遍历所有像素，并根据颜色距离进行分类。...//【2】迭代 //K - Means的开始:我们将算法的所有逻辑放入一个for循环中 //这是因为，我们可以进行固定次数的迭代:如果过程中算法收敛，它的质心不再变化，我们则打破for...for (int i = 0; i < iterations; i++) { //在每次迭代中，我们重新初始化一些变量，例如距离和索引，这将帮助我们在每次迭代中找到集群最小阈值和索引
(init='k-means++',n_clusters=n_digits, n_init=10),name="k-means++", data=data) bench_k_means(KMeans(init...(data) bench_k_means(KMeans(init=pca.components_,n_clusters=n_digits,n_init=1),name="PCA-based",data=...+',n_clusters=n_digits,n_init=10) kmeans.fit(reduced_data) h=.02 x_min,x_max=reduced_data[:,0].min()-...，使用上次训练的模型 Z=kmeans.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) #将结果绘制成彩色图 Z=Z.reshape(xx.shape) plt.figure...,markersize=2) #将质心绘制为白色X centroids=kmeans.cluster_centers_ plt.scatter(centroids[:,0],centroids[:,1]
通过今天的学习，掌握KMeans算法的工作原理，然后会使用sklearn实现KMeans聚类，最后我们来做一个实战项目：如何使用KMeans对图像进行分割？ 下面我们开始吧。...KMeans聚类实战：如何使用KMeans对图像进行分割？ 还是老规矩，我们在实战之前，先看一下如何调用sklearn实现KMeans。...4.1 如何使用sklearn中的KMeans算法 sklearn 是 Python 的机器学习工具库，如果从功能上来划分，sklearn 可以实现分类、聚类、回归、降维、模型选择和预处理等功能。...我们看下 K-Means 如何创建： KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances...你可以随机设置一些 K 值，然后选择聚类效果最好的作为最终的 K 值；max_iter：最大迭代次数，如果聚类很难收敛的话，设置最大迭代次数可以让我们及时得到反馈结果，否则程序运行时间会非常长； n_init
计算划分后的点的平均值，并将均值作为新的质心，继续进行距离求解，然后重新进行划分，再次求均值，直到均值不发生变化时循环停止。...参数 class sklearn.cluster.KMeans (n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol...因为初始质心是随机选取的，会造成局部最优解，所以需要更换几次随机质心，这个方法在sklearn中通过给init参数传入=“k-means++”即可。...n_init:随机初始化的次数，kmeans质心迭代的次数。 max_iter:最大迭代次数，默认是300。 tol:误差容忍度最小值。...默认的auto则会根据数据值是否是稀疏的(稀疏一般指是有大量缺失值)，来决定如何选择full和elkan。如果数据是稠密的，就选择elkan K-means，否则就使用普通的Kmeans算法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
