开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么kmeans找不到这3个簇呢？

K-means算法是一种常用的聚类算法，它通过迭代的方式将数据集划分为K个簇，每个簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。然而，K-means算法可能无法找到某些簇的原因可能有以下几个方面：

初始聚类中心选择不当：K-means算法需要事先指定簇的个数K，并选择初始的聚类中心。如果初始聚类中心选择不当，可能导致算法无法收敛到正确的簇划分。解决方法可以是多次运行K-means算法，选择最优的聚类结果。
数据集存在离群点：离群点是指与其他数据点差异较大的异常值。K-means算法对离群点较为敏感，可能导致聚类中心偏离正常的簇中心，从而无法找到某些簇。解决方法可以是使用异常值检测算法剔除离群点，或者使用基于密度的聚类算法如DBSCAN。
数据集具有不可分割的簇：K-means算法假设每个簇是凸的，即数据点在同一个簇内的距离较近，而不同簇之间的距离较远。如果数据集中存在非凸形状的簇，K-means算法可能无法正确划分这些簇。解决方法可以是使用基于密度的聚类算法如DBSCAN，或者使用层次聚类算法如BIRCH。

总之，K-means算法在某些情况下可能无法找到某些簇，这可能是由于初始聚类中心选择不当、数据集存在离群点或数据集具有不可分割的簇等原因所致。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的聚类算法以获得更好的结果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/tcap）
腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tc-ai）

相关搜索:为什么这没有返回值呢？为什么Postgres多列分区修剪不比这更聪明呢？为什么这个循环找不到我的文件呢？为什么Spring找不到默认的构造函数呢？找不到模块:无法解析‘./components/coun.jsx’-为什么这无法编译？FastAi Learner改变数据加载器他们为什么要这样做？这怎么才是正确的做法呢？当我有XML存在的证据时，为什么找不到XML中的数据呢？python Flask -在服务器上找不到请求的URL。(但为什么呢？)python getattr来自类方法，为什么找不到另一个类方法呢？为什么程序找不到与程序位于同一目录下的库呢？我正在尝试通过JS触发DOM元素的悬停，但失败了。这似乎是不可能的。但是为什么Chrome能做到呢？多么?什么会导致与npm找不到文件相关的错误？我的node_modules子文件夹中没有内容。为什么呢？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【手撕算法】K-means算法实现主题色提取

为了做品牌，我们需要从符合品牌调性的图片中提取品牌色，但一张图片的颜色有上百种我们怎么把这些颜色归类划分提取呢？有答友已经回答了该问题，我们今天就是C++实现K-means算法来解决这个问题。...means是均值的意思，在本问题背景下，均值代表每个簇的颜色均值。指定K值后，我们随机生成五个像素坐标，并取这五个像素坐标的颜色作为五个簇的初始均值。...如果需要再一次迭代，便将所有簇的元素清空，仅保留计算的均值，然后再一次遍历所有像素，重复上一步。算法实现主函数：读取图片，定义Kmeans算法的K值以及迭代次数，并对图片进行K-means算法。...printf_s("图片读取失败"); return -1; } imshow(WINDOW_1, srcImage); int clusters_num = 5;//kmeans...代码（详细注释）就不在这儿贴了，太长了算法效果试两张七龙珠的照片看一下效果： THE END 本文所用代码是我以前在github上下的，也找不到原项目地址了。

6212 0

详解Kmeans的两大经典优化，mini-batch和kmeans++

相反，如果我们抓不住关键点，那么回答也会跑偏，这就是为什么我在面试的时候，有些候选人会回答使用分布式系统或者是增加资源加速计算，或者是换一种其他的算法的原因。...从理论上来看，这当然是可能的，所以为了谨慎起见，我们可以重复多次采样，再对计算到的类簇坐标计算均值，直到簇中心趋于稳定为止。或者可以人工设置迭代次数，直到满足迭代次数要求时停止。...这个思路应该也不难想通，但是这当中藏着一个巨大的疑问，我们在训练的时候并不知道收敛的状态是什么，又怎么能判断起始状态距离收敛结果的远近呢？显然直接走是走不通的，我们需要迂回一下。...但是问题来了，如果我们刚好选的3个点在一个类簇当中怎么办，那样到收敛状态不也需要很久吗？这个问题的确是存在的，我们要避免选到同一个簇中点的情况。但是由于我们并不知道样本的分布情况，怎么来判断呢？...也就是说我们把抽取类簇中心类比成了轮盘抽奖，我们利用轮盘抽取K个样本来作为初始的类簇中心。从而尽可能地减少迭代次数，逼近最终的结果。那么，这样的方法究竟有没有效果呢？

2.5K4 1

确定聚类算法中的超参数

K-均值算法首先要定义簇的数量，即所谓的 k ——这是一个超参数。另外还需要定义初始化策略，比如随机指定 k 个簇的初始质心。但是如何更科学地确定这些参数，关系到 K-均值算法聚类结果的好坏。...例如，分析网络用户的上网行为，假设收集到一些关于用户在网上的行为数据，要对这些数据进行聚类，那么应该有多少个聚类呢，也就是 k 应该是多少？...C_k 的质心（关于簇的质心或中心，详见参考资料 [1] 的介绍）。...或者说，惯性就是簇内的样本与质心的距离（偏差）的平方和。惯性表示了聚类的一致性程度，它的值越小，则样本之间的一致性程度越高。寻找最佳簇数下面以一个示例，说明如何确定最佳的聚类数量。...图中显示，如果簇的数量增加增加，惯性的值会继续减小，这致使聚类内包含的样本点进一步减少。过多的聚类会导致模型的性能下降，也会导致不理想的聚类结果。假设对用户进行了一次聚类分析，并且有许多小的簇。

3.5K2 0

Scikit-learn 秘籍第三章使用距离向量构建模型

我们会以一个简单的簇模型开始，并评估它的相似性。这更多是出于机制的目的，因为测量一个簇的相似性在寻找簇数量的真实情况时显然没有用。操作步骤为了开始，我们会创建多个数据块，它们可用于模拟数据簇。...但是，它是 KMeans 中最简单的度量。惯性是每个数据点和它所分配的簇的平方差之和。...但是，使用 MiniBatch KMeans，我们可以将 KMeans 加速几个数量级。这通过处理多个子样本来完成，它们叫做 MiniBatch。...例如，如果我们站在原点处的格子上，并且线是街道，为了到达点(5,5)，我们需要走多远呢？...这会导致空间的细分，这决定了簇如何被分配。但是，如果有一种场景，其中方差不是相等的，并且每个簇中的点拥有一个与之相关的概率，会怎么样？准备有一种更加概率化的方式，用于查看 KMeans 聚类。

8821 0

分群思维（一）基于RFM的用户分群

分群思维（一）基于RFM的用户分群小P：小H，我有什么很好的方法可以对用户进行分群呢？这样我就可以针对不同用户开启特定的运营了小H：简单的话可以尝试下RFM方法呢小P：RFM方法是什么？...小P：那太好了，我这刚好有一些会员用户的消费数据，你帮我做一下分群吧～小H：好（...）~ 大多数情况，我们可以根据业务本身进行分群，例如异动分析中的维度下钻。...，这里介绍两种方法：Elbow和轮廓系数 Elbow法 # 法1:使用Elbow方法，得到最有的kmeans的簇 sse={} X = rfm_merge[['r']].copy() for k in...("Number of cluster") plt.show() output_12_0 轮廓系数法 # 法2:通过轮廓系数得到最有的kmeans的簇 def best_k(X, k, **kwargs...这里通过Elbow法对rfm进行定簇数，下图可以看到r、f、m的拐点均在簇数为4。

6383 0

【机器学习】快速有效理解 K-Means 算法

算法思想 K-means 具体算法是什么呢? 其实非常的简单和容易被人理解. 随机生成 k 个质心....这里抛出一个问题，大家思考一下为什么这样不合理？正确的质点应该在所有的数据集合中随机生成....一定要搞懂 cluster_table 和 centroid 这两张表的意义。 cluster 每一行与 dataset 每一行对应 centroid 存放了 k 个质心的特征。...如果要加以改进的话,我们可以找出 SSE 最大的簇,然后运用 K-means 对它进行再次划分.这个时候 k 一般取值 2. 但这种操作之后,簇的个数会增加 1 个,怎么办呢?...思路如下: 将所有数据在开始时归为一个簇. 将这个簇一分为二. 找出 SSE 最大或者最小的簇,继续划分.直到簇的个数等于 K. 如何挑选一个簇进行划分呢?

9372 0

【机器学习】--Kmeans从初识到应用

一.前述 Kmeans算法一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 Kmeans算法是一种无监督的算法。常用于分组，比如用户偏好。...4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或执行了足够多的迭代。...这里有一个问题就是为什么，我们更新质心是让所有的点的平均值，这里就是SSE所决定的。通俗来说，每个点计算到所在分配的中心店的距离，然后加和。随着k的增长损失函数，逐渐递减。...二分Kmeans原理: 为了得到k个簇，将所有点的集合分裂成两个簇，从这些簇中选取一个继续分裂，如此下去，直到产生k个簇。...这算是一中基本求精的思想。二分k均值不太受初始化的困扰，因为它执行了多次二分试验并选取具有最小误差的试验结果，还因为每步只有两个质心。

8672 0

K_means算法案例分析

kmeans = KMeans(n_clusters = 10) kmeans.fit(x_train) #逐条判断每个测试图像所属的聚类中心。...利用“肘部”观察法粗略地预估类簇个数 #导人必要的工具包。...matplotlib.pyplot as plt #使用均匀分布函数随机三个簇,每个簇周围10个数据样本。...在这里插入图片描述分析：类簇数量为1或2的时候,样本距所属类簇的平均距离的下降速度很快,这说明更改K值会让整体聚类结构有很大改变,也意味着新的聚类数量让算法有更大的收敛空间,这样的K值不能反映真实的类簇数量...而当K=3时,平均距离的下降速度有了显著放缓,这意味着进一步增加K值不再会有利于算法的收敛,也同时暗示着K=3是相对最佳的类簇数量。

8347 0

机器学习 | KMeans聚类分析详解

KMeans迭代示意图优化目标 KMeans 在进行类别划分过程及最终结果，始终追求"簇内差异小，簇间差异大"，其中差异由样本点到其所在簇的质心的距离衡量。...当簇是密集的、球状或团状的，且簇与簇之间区别明显时，聚类效果较好。缺点 KMeans方法只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用，且对有些分类属性的数据不适合。...由KMeans算法原来可知，KMeans在聚类之前首先需要初始化个簇中心，因此 KMeans算法对初值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同的聚类结果。...那么如何衡量聚类的效果呢? 衡量簇内差异来衡量聚类的效果簇内平方和：Total_Inertia 肘部法（手肘法）认为图上的拐点就是的最佳值。...这包括点本身。

3.5K2 0

OpenCV学习入门（三）：kmeans原理及代码

当簇是密集的、球状或团状的，而簇与簇之间区别明显时，它的聚类效果很好。 Kmeans也存在如下缺点： 1、只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用，不适用于某些应用，如涉及有分类属性的数据不适用。...2、对于初始化中心/质心的改进：选择适当的初始质心是kmeans算法的关键步骤。常见的方法是随机的选取初始质心（利用OpenCV中的随机函数），但是这样生成的聚类簇的质量常常很差。...一种常用的解决方法是：多次运行，每次使用一组不同的随机初始质心，然后选取具有最小误差的平方和（SSE）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。...一般情况下，总方差会快速下降到达一个拐点，这意味着再增加一个新的聚类中心不会显著的较少总方差。在拐点处停止，保存此时的类别数。 4、对孤立点的改进：经典k均值算法中没有考虑孤立点。...然后对这sampleCount个样本数据使用kmeans算法聚类3次，取其中最好的一次作为最后的结果，最后将不同的类用不同的颜色显示出来。

1.6K5 0

特征工程系列之非线性特征提取和模型堆叠

但是如果数据形成更复杂的形状呢？一个平面（线性子空间）可以推广到一个流形（非线性子空间），它可以被认为是一个被各种拉伸和滚动的表面。如果线性子空间是平的纸张，那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。...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。...稀疏和密集之间的折衷是只保留最接近的簇的 p 的逆距离。但是现在 P 是一个额外的超参数需要去调整。（现在你能理解为什么特征工程需要这么多的步骤吗？），天下没有免费的午餐。...该特征可以离线训练，这意味着可以使用昂贵的模型，这需要更多的计算能力或内存，但产生有用的特征。顶层的简单模型可以很快地适应在线数据的变化分布。...很难说 k 均值 +LR 或提升树是否会产生更小的模型，这取决于数据的空间特征。

1.3K4 0

机器学习之K均值(K-Means)算法

K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽可能紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大，下面我们引入K-Means目标函数。...然后利用这K个质心来作为初始化质心去运行传统K-Means算法。...4.距离计算优化Elkan K-Means算法传统K-Means算法中，我们每次迭代时都要计算所有样本点到所有质心之间的距离，那么有没有什么方法来减少计算次数呢?...为增加算法的准确性，我们可以多训练几次Mini Batch K-Means算法，用不同的随机采样集来得到聚类簇，选择其中最优的聚类簇。...# fit data kmeans=KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) label_pred=kmeans.labels_ #plot answer plt.figure

1.8K1 1

通过k-means进行图像量化压缩--python实现

所以我们要做的就是对于这10000个RGB值聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的RGB值，这样在不改变分辨率的情况下使用的颜色减少了，图片大小也就会减小了。...kmeans 我们只随机取了1000组RGB值作为训练，k表示聚类成 k个簇，对于本文就是K种颜色。...= cluster(32) labels = kmeans.predict(temp) kmeans_32 = recreate_image(kmeans.cluster_centers_, labels...,width,height) kmeans = cluster(64) labels = kmeans.predict(temp) kmeans_64 = recreate_image(kmeans.cluster_centers..._, labels,width,height) kmeans = cluster(128) labels = kmeans.predict(temp) kmeans_128 = recreate_image

1.5K4 0

kmeans聚类选择最优K值python实现

Kmeans算法中K值的确定是很重要的。下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择数据集自制数据集，格式如下： ? 维度为3。...其中，a是Xi与同簇的其他样本的平均距离，称为凝聚度，b是Xi与最近簇中所有样本的平均距离，称为分离度。而最近簇的定义是 ? 其中p是某个簇Ck中的样本。...事实上，简单点讲，就是用Xi到某个簇所有样本平均距离作为衡量该点到该簇的距离后，选择离Xi最近的一个簇作为最近簇。求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。...可以看到，轮廓系数最大的k值是3，这表示我们的最佳聚类数为3。说明：建议比较两个方法选出的K值，如果没有特殊情况的话，建议首先考虑用手肘法。...kmeans聚类

3K1 0

机器学习-KMeans算法（图解算法原理）

比如将下图中数据分为3簇，不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇，每个簇高度相关，即离所在簇的质心是最近的。下面将简介K-means算法原理步骤。...比如数据[[1, 2], [3, 4]]属于同一个簇，则更新簇中心为[2, 3]。...对象 km = KMeans(n_clusters=3, random_state=20220929) # 训练模型 km.fit(x) # 测试 predict...plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=predict) plt.show() 用过都说好(～￣▽￣)～ K的取值 ---- 最后还有一个问题，就是K是用户指定的，那又该怎么确定K值呢？...手肘法 SSE=\sum_{i=1}^k\sum_{p\in C_i}|p-m_i|^2 C_i 表示第 i 个簇， m_i 表示第 i 个簇的质心， p 是数据样本点。

8844 0

聚类-KMeans算法（图解算法原理）

比如将下图中数据分为3簇，不同颜色为1簇。 K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇，每个簇高度相关，即离所在簇的质心是最近的。下面将简介K-means算法原理步骤。...比如数据[[1, 2], [3, 4]]属于同一个簇，则更新簇中心为[2, 3]。...对象 km = KMeans(n_clusters=3, random_state=20220929) # 训练模型 km.fit(x) # 测试 predict...plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=predict) plt.show() 用过都说好(～￣▽￣)～ K的取值 ---- 最后还有一个问题，就是K是用户指定的，那又该怎么确定K值呢？...手肘法 SSE=\sum_{i=1}^k\sum_{p\in C_i}|p-m_i|^2 C_i 表示第i个簇，表示第i个簇的质心，p是数据样本点。

2K2 0

Spark中的聚类算法

Bisecting k-means； Gaussian Mixture Model(GMM)：输入列；输出列； K-means k-means是最常用的聚类算法之一，它将数据聚集到预先设定的N个簇中...a k-means model. kmeans = KMeans().setK(2).setSeed(1) model = kmeans.fit(dataset) # Evaluate clustering...dataset) transformed.show(truncate=False) Bisecting k-means Bisecting k-means是一种使用分裂方法的层次聚类算法：所有数据点开始都处在一个簇中...，递归的对数据进行划分直到簇的个数为指定个数为止； Bisecting k-means一般比K-means要快，但是它会生成不一样的聚类结果； BisectingKMeans是一个预测器，并生成BisectingKMeansModel...作为基本模型；与K-means相比，二分K-means的最终结果不依赖于初始簇心的选择，这也是为什么通常二分K-means与K-means结果往往不一样的原因； from pyspark.ml.clustering

2.1K4 1

全面解析Kmeans聚类算法（Python）

二、kmeans聚类原理 kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的，它是基于划分方法聚类的，原理是先初始化k个簇类中心，基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本，迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标...所以，针对这点更新出了Kmeans++算法，其初始化的思路是：各个簇类中心应该互相离得越远越好。基于各点到已有中心点的距离分量，依次随机选取到k个元素作为中心点。...基于欧式距离的 Kmeans 假设了了各个数据簇的数据具有一样的的先验概率并呈现球形分布，但这种分布在实际生活中并不常见。...假设各样本有年龄、工资两个特征变量，如计算欧氏距离的时候，(年龄1-年龄2)² 的值要远小于(工资1-工资2)² ，这意味着在不使用特征缩放的情况下，距离会被工资变量（大的数值）主导。...5.5 特征的选择 kmeans本质上只是根据样本特征间的距离（样本分布）确定所属的簇类。而不同特征的情况，就会明显影响聚类的结果。当使用没有代表性的特征时，结果可能就和预期大相径庭！

1.9K4 1

Python中用K-均值聚类来探索顾客细分

将客户分类好吧，那么，如何我们的客户该怎么分类呢？因为我们试图更多地了解我们客户的行为，我们可以用他们的行为（根据他们是否在收到报价后进行了采购），以此将有类似想法的客户分类在一起。...我们将使用 scikit-learn 库中 KMeans 的功能。...Python 1234567891011 from sklearn.cluster import KMeanscluster = KMeans(n_clusters=5)# slice matrix so...簇可视化一个很酷的技巧，这可能是学校没有教你的，主成分分析。它有很多用途，但今天我们将用它来将我们的多维数据集转化到一个二维数据集。你问为什么要这样做？...如果你要搞点花样,你也可以画出各簇的中心。这些都存储在 KMeans 实例中的 cluster_centers_ 变量。确保你也可以将簇心转换为二维投影。

1.4K3 0

无需训练 RNN 或生成模型，快速编写一个 AI “讲故事”项目

看看周围，还有谁比AI更擅长讲我们喜欢的故事呢？在本文中，我将向你演示如何编写一个AI，根据我们的个人喜好来给我们讲故事，为沉闷的隔离生活增添一份乐趣。...，拟合一个具有n个簇数量的KMeans模型，然后将该数量的簇的得分添加到列表中。...(X,kmeans.predict(X))) n_clusters.append(n) 接下来，我只需点击Kaggle上的“提交”，然后让程序自己运行，这需要几个小时才能完成。...所以我们仅在三个簇上训练KMeans： from sklearn.cluster import KMeans Xcluster = data.drop(['Plot','Summary','Cleaned...Xcluster['Label'] = kmeans.labels_ 对于每个簇，我们希望找到距离簇中心欧几里得距离最近的数据点。该点最能代表整个簇。

1.2K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭