基本原理 K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分成 K 个簇，并给每个数据对应的簇中心点。...K均值算法如何调优 数据归一化和离群点处理 K均值聚类本质上是一种基于欧式距离度量的数据划分方法，均值和方差大的维度将对数据的聚类结果产生决定性的影响，所以未做归一化和同一单位的数据是无法参与运算和比较的...KMeasn++算法 原始K均值算法最开始随机选取数据集中 K 个点作为聚类中心，而KMeans++算法按照如下的思想选取K和聚类中心： 假设已经选取了n个初始的聚类中心（ 0<n<k ），则在选取第...其余过程和经典KMeans算法相同。 ISODATA ISODATA全称迭代自组织数据分析法（Iterated Self Organization Data）。...在KMeans算法中，聚类个数K往往实现由人为决定，计算过程中无法更改。而在海量高维数据的场景下，K的大小是难以估计的。
Kmeans 随机选择k个点作为初始质心 重复一下操作 将每个点指派到最近的质心，形成k个簇 重新计算每个簇的质心 直到 质心不发生变化 Kmeans使用技巧 先设定较多的聚类类别 聚类结束后计算类内平均距离...排序后，舍弃平均距离较长的类别 计算距离时可以使用欧氏距离、余弦距离或其他距离 短文本聚类记得先去重，以及其他预处理 Kmeans优点 速度很快，可以支持很大量的数据 样本均匀，特征明显的情况下效果不错...Kmeans缺点 人为设定聚类数量 初始化中心影响效果，导致结果不稳定 对于个别特殊样本敏感，会大幅影响聚类中心位置 不适合多分类或样本较为离散的数据 数据稀疏问题 训练数据量小，模型在训练样本上能收敛...，但预测准确率很低 解决方案： 标注更多的数据 尝试构造训练样本(数据增强) 更换模型(使用预训练模型)减少数据需求 增加规则弥补 调整阈值，用召回率换准确率 重新定义类别(减少类别) 标签不均衡 部分类别样本充裕...，部分类别样本极少 解决方案： 解决数据稀疏的所有方法依然适用 过采样——复制指定类别的样本，在采样中重复 降采样——减少多样本类别的采样，随机使用部分 调整样本权重——通过损失函数权重调整来实现 预测数值
通过LOF（局部离群因子）检测算法对数据集进行预处理，去除离群点后再进行聚类。 ⑥性能问题。...时间复杂度为O(nkl)，l为迭代次数，n为数据集容量。为了解决这一问题，我们可以使用kd树以及ball 树（数据结构）来提高k-means算法的效率。...优化方法 二分k-means算法：首先将整个数据集看成一个簇，然后进行一次k-means（k=2）算法将该簇一分为二，并计算每个簇的误差平方和，选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二，直至簇数达到用户指定的...从数据集中随机有放回地选择一个点作为一个canopy中心，对于剩余数据集中的每个点计算其与每个canopy中心的距离，若距离小于T1，则将该点加入该canopy中；若距离小于T2，则将其加入该canopy...的同时，从数据集中删除该点，迭代上述过程，直至数据集为空为止。
k-means聚类与层次聚类区别： kmeans每次聚类产生一个聚类结果，层次聚类可以通过聚类程度不同产生不同结果 kmeans需要指定聚类个数K，层次聚类不用 kmeans比层次聚类更快 kmeans...处理大数据集的时候，该算法可以保证较好的伸缩性和高效率； 3. 当簇近似高斯分布的时候，效果非常不错 。...缺点： 1. k值是用户给定的，进行数据处理前，k值是未知的，不同的k值得到的结果不一样； 2. 对初始簇中心点是敏感的； 3. 对于团状的数据点集区分度好，对于带状(环绕)等“非凸”形状不太好。...__data = [] #存放原始数据 self.__pointCenter = [] #存放聚类中心点 self....= Kmeans(k=k) centerPoint,result = kmeans.fit(data,0.0001) print(centerPoint)
ClassCenterList[classid], DocList[i]) for i in range(K): ClassCenterList[i] = Average(i) 实践 基于Kmeans...的文章聚类（把相同的文章聚合） 准备数据 1000份已经打好标签的文本，并且由标签分类如bussiness,it,yule......[数据准备] 抽取其中一份内容已经经过文本预处理，每个词汇通过分隔开 [数据内容] 数据预处理之后通过idf为这些词打分 def AddIDF(DocList): wordDic = {}...doc.keys(): doc[word] \*= math.log(N + 1 / (float)(wordDic[word])) Normalize(doc) Kmeans...分析 初始化K个类中心，也就是Kmeans的核心节点 def Init(): templist = random.sample(DocList, K) for i in range(
代码：出处忘了 // // Example 13-1. Using K-means // // /* *************** License:****...
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...10 ''' 11 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...，数据稠密时选择elkan 19 ''' 20 y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=random_state).fit_predict(X) 21 22
n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:表示数据的维度，默认值是2 centers:产生数据的中心点，默认值3 cluster_std...：数据集的标准差，浮点数或者浮点数序列，默认值1.0 center_box：中心确定之后的数据边界，默认值(-10.0, 10.0) shuffle ：洗乱，默认值是True random_state...官网解释是随机生成器的种子 返回值说明： (1) X : array of shape [n_samples, n_features],The generated samples.生成的样本数据集...(1) y : array of shape [n_samples],The integer labels for cluster membership of each sample.样本数据集的标签。...verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) 参数说明： (1)x，y：表示的是大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点
快速清空超大数据表 作者：matrix 被围观: 1,412 次 发布时间：2020-08-31 分类：Python 零零星星 | 无评论 » 这是一个创建于 730 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变...第一次drop超过GB的数据表，没想到竟然会执行的这么慢。尝试过TRUNCATE和DROP都不满意。...后来就直接找到数据库储存的文件来删除，这样比起使用sql语句操作会快得多，但也是危险操作，无法找回。...根据自身情况配置变量mysql_data_dir,db_config,table_names,condition_save fast_drop_table.py #codeing=utf-8 """ 快速清空超大数据表...保留想要数据 """ import pymysql import os mysql_data_dir = '/mnt/mysql_data/db_name/' #数据库文件所在路径 # 数据库连接配置
，暂且抛开原始数据是什么形式，假设我们已经将其映射到了一个欧几里德空间上,映射到欧几里得空间上,样例: ? 从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个聚类 ，其中两个紧凑一些，剩下那个松散一些。...我们的目的是为这些数据分组，以便能区分出属于不同的簇的数据，如果按照分组给它们标上不同的颜色，就是这个样子： ?...package main.asiainfo.coc.sparkMLlib import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors...{SparkConf, SparkContext} /** * Created by root on 12/15/15. */ object kmeans { def main(args: Array...，2个类，20次迭代，进行模型训练形成数据模型 val numClusters = 2 val numIterations = 20 val model = KMeans.train
一是K-means假设各个簇的大小、形状和密度相似，如果数据集中的簇具有类似的分布特征，K-means能够产生较好的聚类结果，而手写数字数据集的数字并不是均匀分布的，不同的数字可能出现频率不同，而且手写数字的形状有的区别不大...好的初始类别中心应该能够均匀地覆盖整个数据空间，能够代表数据集中的不同特征。 K-means++算法流程 从数据点中随机选择一个点作为第一个聚类中心。...对于每个数据点，计算它与当前已选择的聚类中心的距离，选择与已选择的聚类中心距离最大的数据点作为下一个聚类中心。 重复步骤②，直到选择出k个初始聚类中心。...matlab代码kmeans clc,clear; load ./train_images.mat; load ....end ratio=count/picturesNumber; ratios=[ratios,ratio]; times=[times,toc]; end matlab代码kmeans
“ 这篇文章尝试借用数据离散化这个事给大家讲明白K-Means算法的含义。” ? 01 — 数据离散化 数据离散化是数据预处理的一个非常重要的步骤，就是将连续的数据分成几个段。...02 — 数据离散化的意义 一些数据挖掘算法中（比如Apriori算法），要求数据是分类属性形式。...03 — 常用的数据离散化方法 离散化的工作很容易理解，就是依照一定规律把写数据给分成少数的几类。那这个规律是什么呢？...常用的离散化方法有： 分位数法：使用四分位、五分位、十分位等进行离散 距离区间法：等距区间或自定义区间进行离散 频率区间法：根据数据的频率分布进行排序，然后按照频率进行离散，好处是数据变为均匀分布，但是会更改原有的数据结构...04 — K-Means算法 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。 为什么这么说呢？
#!/bin/bash /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:29:19,390 [views:111:ebitpost] [INF...
kmeans算法步骤 第一步 - 随机选择 K 个点作为点的聚类中心，这表示我们要将数据分为 K 类。
/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # k-means算法 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans...#sklearn.cluster.KMeans def calckmean(array, karr): # array是一个二维数组 # X = X = [[1, 1], [2, 3],...] # 将原始数据由数组变成矩阵 x = np.array(array) # 用来储存轮廓系数的数组 score = [] # 用来储存中心坐标点的数组...= KMeans(n_clusters=k, max_iter=300,n_init=10).fit(x) # title = 'K = %s, 轮廓系数 = %.03f' % (k,...import * 测试数据： #!
然后由类内紧致准则给出了Kmeans的目标函数及算法流程，指出了Kmeans是一种基于硬划分的聚类算法，同时介绍了一种基于软划分（概率划分）的模糊C均值算法。...作者 | 文杰 编辑 | yuquanle 原型聚类-KMeans KMeans的类表示是聚类中心点，以点来表示类，相似性度量同样可以采用常用的距离度量。...代码实战 KMeans::CenAndDis KMeans::kMeans(const Matrix &x,const int &kNum, const int &Iter) { int i =..._col; j++) { kmeans._data[k][j] = 0; } } //更新kmeans for(i = 0; i < x...._col; j++) { kmeans._data[k][j] = (kmeans._data[k][j] * i + x.
为了实际量化该图片，我们需要转换它为含有RGB值的768*1024,的二维数组，一个好的想法是，用一个三维空间上的数据和聚类点来所见图片中颜色点的距离，这是一个简单的量化方法。...First, let's import the cluster module and create a KMeans object....that we reviewed in the Optimizing the number of centroids recipe: 现在我们开始聚类处理，首先我们导入cluster模型，并生成一个KMeans...from sklearn import cluster k_means = cluster.KMeans(n_clusters=5) k_means.fit(long_img) Now that we...have our fit KMeans objects, let's take a look at our colors:现在我们已经拟合了KMeans对象，让我们看一下颜色 centers = k_means.cluster_centers
这章，我们将讨论在处理离群值与KMeans的机械性。这再分离一些类型的误差很有用，但是使用的时候一定要小心。...在这部分，我们将使用KMeans以一个点聚类后处理离群值。值得注意的是在处理离群值和离群值检验时会有不同“阵营”，一种是，我们删除使用数据生成步骤生成的离群点来删除离群值。...from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=1) kmeans.fit(X) Now, let's look at the...new_kmeans = KMeans(n_clusters=1) new_kmeans.fit(new_X) Let's visualize the difference between the old...这个过程可以被重复直到令我们满意，就是数据能够代表过程。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- /// ./flowdata.log 2017-02-02 15:...
在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。 参见：数据离散化及其KMeans算法实现的理解 这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。 ?...因为我们待会要用到的KMeans的输入数据类型是ndarray的行向量，所以先在这里把data的一列拿出来。 Step3，创建KMeans的分类器并对Step2中的数据进行聚类。...第1-3行，就是拿Step2中的数据用KMeans算法给聚类，不是会得到4个分类么？每个分类不是会有一个中心点么？如果忘记了，请回过头去看看这篇文章：数据离散化及其KMeans算法实现的理解。...可以看出来，我们通过KMeans算法找到的几个分界点将900多个数据给很好的分成了4类。 ? 在没聚类之前的原始数据是这样的： ? 上面那个图看着舒服多了。...在这篇文章中，我们用KMeans算法对数据进行聚类是非常简单、粗暴的。
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