K均值聚类算法需要Python解释
K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。它的目标是通过最小化数据点与其所属类别的质心之间的距离来实现聚类。
K均值聚类算法的步骤如下：
- 初始化K个质心，可以随机选择数据集中的K个点作为初始质心。
- 将每个数据点分配到与其最近的质心所代表的类别。
- 更新每个类别的质心，计算每个类别中所有数据点的平均值，并将其作为新的质心。
- 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
K均值聚类算法的优势包括：
- 简单且易于实现。
- 可以处理大规模数据集。
- 可以适用于各种数据类型。
- 可以发现不同类别之间的相似性和差异性。
K均值聚类算法的应用场景包括：
- 客户细分：根据客户的行为和偏好将其分为不同的群体，以便进行个性化营销。
- 图像分割：将图像中的像素点划分为不同的区域，以便进行图像处理和分析。
- 文本聚类：将文本数据根据主题或内容进行分类，以便进行信息检索和文本挖掘。
- 基因表达聚类：将基因表达数据分组，以便研究基因的功能和相互作用。
腾讯云提供了一系列与聚类相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）：提供了丰富的机器学习算法和工具，包括K均值聚类算法。
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）：提供了数据分析和挖掘的解决方案，包括聚类分析。
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/cdp）：提供了大数据处理和分析的工具和服务，包括聚类算法的支持。
以上是关于K均值聚类算法的完善且全面的答案，希望能对您有所帮助。
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1回答
基于特定关键字创建集群
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我正在处理原始文本数据。我正在使用聚类将文档中的常见单词组合在一起。我的要求是根据特定的单词列表创建集群，也就是说，我想获得一组通常与用户给定的单词列表一起发现的单词。从视觉上看，集群应该如下所示。通常，集群技术的重点是创建隔离的集群，而我需要有一些重叠的隔离集群。图像显示了预期结果的视图。我尝试过使用k均值聚类、Apriori算法和Python中的PrefixSpan。但我想要的结果没有实现。
如有任何建议，将不胜感激。
📷
浏览 0提问于2021-03-30得票数 0
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标杆EM软聚类对K-均值？
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我有两种实现，一种是K-均值，另一种是EM进行软聚类。但我不知道如何验证它们的准确性。也就是说，通过检索更好的集群，哪一个表现得更好。我的假设是，因为EM做的是软赋值，而不是K-均值中的硬赋值。他们表现得更好，但我不知道怎么比较.
如何衡量EM软聚类对K-均值的准确性？对合成数据也有什么建议吗？
浏览 14提问于2014-07-21得票数 0
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我试图复制这论文的结果，但是使用python和HMMlearn库来代替matlab。本文介绍了一种利用隐马尔可夫模型( HMM )预测股票价格的方法。
本文详细介绍了用四态5混合高斯分布作为模型.转移概率和初始状态概率是一致的，但发射概率是根据现有股票价格数据集的k均值算法的结果来确定的。
后半部分是我陷入困境的地方，本文建议使用k-均值算法返回的每个聚类的均值、方差和权重作为混合算法每个组分的均值、方差和权重。据我所知，星系团的平均值只是每个质心的中心，但是我不知道你如何获得方差或权重。
给出一个三维数据集X(以[[a, b, c], [d, e, f]...]的形式)，并使用k-均值算法，
浏览 0提问于2016-04-28得票数 2
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比k均值聚类更精确的方法
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在径向基函数网络(RBF网络)中，选择了隐层中的所有原型( RBF函数的中心向量)。此步骤可以通过以下几种方式执行：
中心可以从一些例子中随机抽样。
或者，它们可以用k均值聚类来确定.
智能选择原型的方法之一是在训练集上进行k均值聚类，并使用聚类中心作为原型。我们只知道k均值聚类的简单性(快速)，但不是很精确。
这就是为什么我想知道比k均值聚类更精确的另一种方法是什么？
任何帮助都将不胜感激。
浏览 7提问于2014-03-06得票数 1
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我想使用k-均值聚类算法对一个连通的无向图(不是一个完整的图)进行聚类。我只看到k-均值在一个完整的图中被使用，但是我不确定是否有另一种方法可以将它应用到一个非完全图中。
这里有人知道这件事吗？如果k-均值不能应用于连通无向图，那么哪种算法对这类图进行聚类比较好？
提前谢谢！
浏览 7提问于2017-07-25得票数 1
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我正在研究一个基于聚类的模型，我读过关于分层聚类和K-均值聚类的文章。
在什么条件下我应该选择聚类而不是K-均值聚类？
浏览 0提问于2021-03-26得票数 2
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我使用两种类型的聚类算法，我采用分层聚类，K-均值聚类使用python库。
现在的结果有点不同，那么我如何比较结果和使用哪种算法呢？因为我想为一组未标记的数据写一个结论。
使用多个算法并在它们之间进行比较有什么好处？
浏览 0提问于2020-12-12得票数 0
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我目前正在做一个项目，我希望对多维数据进行聚类。我尝试了K均值聚类和DBSCAN聚类，两者都是完全不同的算法.
K-均值模型返回了相当好的输出，它返回了5个簇，但是我已经读到，当维数很大时，欧氏距离会失败，所以我不知道我是否可以相信这个模型。
在尝试DBSCAN模型时，该模型产生了大量的噪声点，并在一个集群中对多个点进行了聚类。我尝试了KNN dist绘图方法来为模型找到最优的eps，但我似乎无法使模型工作。这导致了我的结论，也许所绘制的点的密度很高，这也是我在一个星系团中得到很多点的原因。
对于集群，我使用10列不同的数据。我应该改变我正在使用的算法吗？对于多维数据和变化密度较小的数据，什么
浏览 0提问于2020-03-31得票数 2
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我想知道k均值聚类算法是否能做分类？
如果我做了一个简单的k-均值聚类。
假设我有很多数据，我使用k-均值聚类，然后得到2簇A，B，质心的计算方法是欧氏距离。
A组在左侧。
B组在右侧。
所以如果我有一个新的数据。我该怎么办？
再次运行k-均值聚类算法，并能得到新的数据属于哪个聚类？
记录最后一个质心，用欧氏距离来计算，确定新的数据是否属于？
其他方法？
浏览 5提问于2014-03-10得票数 22
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我得弄到k均值聚类的方法。目前，我正在使用ApacheCommons数学库，它实现了k均值加聚类算法。有谁知道，如果有一种简单的方法可以在使用这个库进行聚类之后获得该方法，或者让我自己实现它？
如果没有，你能解释我如何计算它或者给我一个代码示例吗？
浏览 2提问于2014-04-10得票数 0
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如何应用集成聚类方法？
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我需要使用集成聚类方法，在我的数据集中使用python。我已经通过使用scikit学习库应用了k-均值聚类。我还应用了不同的分类方法，也发现了集成分类方法在科学学习中的应用.现在我感到困惑的是，在scikit中是否存在用于集成聚类的库，或者我如何将集成聚类方法应用于我的数据集？
浏览 0提问于2018-02-03得票数 0
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我有一个问题，决定算法的颜色量化。我想做颜色量化的图像是分辨率为512 x 512的RGB图像。我想减少像素中的颜色值，以减小图像大小。
我不想使用流行的算法k-方法。我找到了这个均值移位算法。
均值移位是一种聚类算法(与k均值相同)，它具有一定的质心和窗口(每个质心都有1)，在其窗口中寻找最密集的部分，然后将质心移动到最密集的部分。它会一直这样，直到它与另一个质心会聚，不再移动。
在颜色量化中可以使用均值偏移吗？因为k均值和均值移位都是聚类算法，但我发现的只是均值算法的图像分割和颜色量化的k均值？
浏览 0提问于2019-01-26得票数 1
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K (PAM)算法的缺陷
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本文研究了K算法(PAM)是一种基于聚类的聚类算法，是K-均值算法的一个变体.它解决了K-均值产生空簇和对离群点/噪声的敏感性等问题。
然而，K-medoid的时间复杂度为O(n^2)，而K-均值(劳埃德算法)的时间复杂度为O(n)。我想问K-medoid算法除了其时间复杂性外是否还有其他缺点。
浏览 2提问于2017-10-01得票数 1
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我注意到，在我的数据集中，一个特定的列是高度可分离的，它将数据完美地分成5个不同的类(重新计算class2的意思比class1更好)。我想使用来自同一数据集的聚类模型来研究底层结构。
尽管我知道这个特性是高度可分离的，但我是否应该将这个列作为一个变量来进行聚类呢？
这个特性是否会对聚类模型产生任何偏差或影响其结果？
所有这些都是假设我将使用K-均值算法
浏览 0提问于2021-11-25得票数 1
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我正在用K均值进行聚类分析，我有大约6个分类变量，我想在模型中考虑。当我将这些变量转换为虚拟变量(二进制值1-0)时，我得到了大约20个新变量。由于K-均值的两个假设是对称分布(偏态)和相同方差和均值(尺度)。我需要转换这些变量吗？
浏览 0提问于2021-06-10得票数 1
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K-均值聚类是一种常用的聚类方法.假设K-均值聚类有N个点，即N个点应划分为K个群，其中每个组中的点具有相似性。
在K-means clustering处理之前，我们应该给初始中心赋值，在这里，我从所有的点中随机选择K点，程序每次运行都得到不同的输出。为什么这会导致不同的结果，我如何知道哪一个是最好的分类？
浏览 5提问于2014-01-07得票数 4
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我目前正在尝试使用聚类分析作为我的一个项目的时间序列聚合工具。数据集是高维的(386-d)，因此无法直观地评估聚类有效性.
我使用三种不同的聚类算法(k-均值++，k-medoids PAM，模糊c-均值)来寻找具有代表性的周期。由于我不知道数据集中有多少个时间段(因此，有多少个中心/medoids)，所以我想对它使用一个内部集群有效性索引(cvi)。(基本过程:运行多个k的聚类，并按k绘制cvi；根据cvi最优选择最高/最低的k)。
让我们以k-均值为例。它是不确定的，因此我以不同的起点多次启动它.然后，它试图减少簇内方差。然后，保留具有相同k的各种初始化的最小簇内方差的结果。
我的问题是:
浏览 0提问于2019-05-28得票数 1
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我正在试着测试我的非监督K-均值聚类是否能够正确地聚集我的数据。我有一个无监督的K均值聚类模型输出(如下面的第一张照片所示)，然后使用实际的分类对数据进行聚类。
📷
下面的照片是实际分类。我试图用Python测试我的K-均值分类(上面)与实际分类相比有多好。
📷
对于我的K-表示代码，我使用的是一个简单的模型，如下所示：
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0).fit(myData)
labels = kmeans.labels_
对我来说，比较无监督的KMeans聚类模型与实际分类的效果最好的方法是什么？
浏览 0提问于2017-03-09得票数 7
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我们如何衡量K均值聚类算法(例如，生成混淆矩阵)的准确性，因为聚类的自动索引可能是原始标签的排列？
浏览 0提问于2020-10-15得票数 2
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如何在K-均值++聚类中找到适合度，以便显示输入与每个集群对齐的百分比。例如，输入A在第1组中为0.4，在第2组中为0.6。
浏览 3提问于2017-09-13得票数 0
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我正在研究一种现有的算法，以提高其复杂性。现有的算法使用K-均值来执行聚类，而我选择使用K-均值++进行同样的聚类。
选择K-均值++是因为与K-均值相比，K均值聚类结果更快、更准确.
现在，在最后，我必须比较新算法和现有算法的复杂性，我发现我无法理解K-意思是++的复杂性是O(logk)竞争性。
我试着在网络上到处寻找解释，包括堆栈溢出。
我唯一理解的是，竞争与“在线”和“离线”算法有关。有谁能解释一下它在这里的应用吗？
浏览 2提问于2017-03-28得票数 3
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我使用k均值和欧几里德距离算法来聚类数据(iris.csv)。但是，我不能将它们全部归入正确的组，有些数据在错误的组中。
所以，我只想知道，是否有可能将所有数据100%地聚类到正确的组中？
我脑海中的另一个问题是，选择k的最佳标准是什么？
谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2013-03-21得票数 0
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我有大约40组文档，由k均值聚类算法和手工管理相结合来定义。例如，k均值给出的一些簇太吵，因此它们被进一步细分。
现在，我想为这些集群分配新的文档。
我发现可以使用基于tf的方法来提取关键字，就像前面提到的这里一样。
我的方法是使用基于tf的方法从这些集群中提取关键术语，我可以使用相同的方法从新文档中提取关键字。
我的问题是，如何将新文档分配给最相似的集群？
编辑:我没有足够的声誉来评论Marks的答案: kmeans的输入是所有文档的文档向量(来自doc2vec) --我得到了初始集群的质心，即centroids = kmeans_model.cluster_centers_。但是，我已经将
浏览 0提问于2018-12-14得票数 1
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对标记数据集进行聚类
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我有一个有29个类的大标记数据集。在这个数据集中是否可以使用聚类算法(如k均值)，或者因为聚类算法是无监督的，所以是不可能的？
浏览 0提问于2018-05-22得票数 3
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我使用的是。我在r-tree boost中添加了10万个点。现在，我想像这个一样对我的点进行聚类和分组。似乎我应该从点数来计算k-均值。如何从r-tree点几何中计算k-均值？
浏览 17提问于2018-03-04得票数 0
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只是一个一般性的问题，我正试图在脑海中想象。我对使用k均值聚类相当陌生，以前在两个变量上使用过它，它创建了一个二维点图。我也知道，虽然我以前还没做过，但是你可以用x，y，z轴用三个变量绘制一个k均值集群。但是现在我的位置上有四个变量，它们的z分数标准化了，我不知道如何恰当地使用k-均值聚类。在这种情况下，我应该使用k均值集群吗？
谢谢
浏览 0提问于2019-06-27得票数 0
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我正在试验聚类算法，比如K-均值。现在，我使用所有变量作为聚类算法的输入。我想知道是否适合对聚类算法进行特征选择。也就是说，如何找到那些对集群最重要或最不重要的变量。
对于我知道真正的聚类是什么的情况，我的想法是使用不断增加的变量组合子集作为聚类算法的输入，计算预测组和真实组之间的关联表，应用一些度量(比如准确性)来找到得分最差或最好的特征组合。
您知道在应用聚类算法(如k-均值)之后，获得最小和最重要特征的方法吗？
我是这个话题的新手，所以请友好一点。:-)
浏览 0提问于2021-10-16得票数 0
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我是机器学习和数据分析的新手，而且我还在努力将数据聚在一起。我正在处理大约四万个有6个功能的观察。
我尝试了各种聚类方法，包括K均值法、DBSCAN聚类法，并尝试了分层连锁聚类法.在预处理过程中，对丢失的数据进行归一化处理。一旦我完成PCA，将尺寸从4降到6，我的数据看起来就像新月形，下面可以看到蓝点。
我决定，使用10个聚类对K-均值最好是基于轮廓系数分析，这是结果：
在对数据进行聚类后执行PCA时，结果变化不大。
DBSCAN本身决定了4个集群，并给出了4个集群，但是大部分数据都被排除在这些集群之外，并被描述为噪声。
对于分层方法，当尝试执行联动()时，数据使用量过大，
浏览 7提问于2016-06-15得票数 0
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我需要知道如何进行均值漂移聚类，我正在搜索任何使用emgu库或不使用emgu库的实现。
我还想知道k均值和均值移位以及其他类型的移位有什么不同？
浏览 0提问于2011-03-22得票数 0
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我需要在OpenCV中使用聚集层次聚类。当我搜索文档时，我发现了以下函数。但它使用了等级k-方法。K-均值是一种不同的技术。在理论上，我们研究了这两种不同的聚类技术。分层k-的意思与层次聚类有何不同？
我需要在图像中聚集一些特定的空间位置。结果用于某些对象的识别。
浏览 1提问于2015-02-23得票数 3
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我正在修安德鲁·吴的课程“在课程中学习机器”。在讨论聚类时，他告诉我们，K-均值聚类算法是应用最广泛的算法.我之前还使用了Kruskal的聚类算法，这是一种非常有效的基于路径压缩和基于秩的联合算法。什么使K-的意思比Kruskal的算法更好？
浏览 2提问于2020-06-01得票数 3
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我已经将我的音频信号分成20毫秒的帧和10毫秒的重叠。因此，我有500帧。我已经计算了每一帧的MFCC系数。我想使用K均值算法对每一帧进行矢量量化。
我每帧有16个MFCC系数(向量长度: 16)。现在K-MEAN需要2个矢量来形成聚类图(一个沿着X，一个沿着Y)，但是我只有一个矢量(每帧16个MFCC系数)。
那么我该如何继续呢？是否采用相邻帧并将K均值应用于相邻帧？
浏览 1提问于2017-03-12得票数 0
我读过一些关于粒子群算法的论文。它看起来和K-均值并没有太大的不同。我尝试使用粒子群算法进行聚类，但结果与K均值的结果基本相同，存在一些缺点，比如执行时间较长，并且由于随机因素造成的结果也有很多不同。
浏览 0提问于2019-05-25得票数 1
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我有一个庞大的混合数据集，它由数值属性和分类属性组成，在OneHotEncoding上形成一个具有很高维数的数据集。
将机器学习算法(如K-均值聚类、降维和回归)应用于数据集子集是否明智？例如，首先将K-均值聚类应用于数值列，然后将结果与分类数据集连接起来。
浏览 0提问于2018-02-28得票数 1
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在Weka中，有一个名为基于Make密度的集群的聚类算法。当查看它的属性时，它以一个集群器作为基础集群器(我把它作为k=3的K-means )。它最初执行k-方法并创建三个集群。我在结果缓冲区中看到了每个集群和属性的先验概率、正态分布方法和标准差。
在计算k-均值星团之后会发生什么？在这里，标准偏差和先验概率的作用是什么？为什么它是基于密度的？
浏览 0提问于2019-03-15得票数 1
我正在做聚类工作，我有90个特征，有13500个数据点，去除了相关变量，其中皮尔逊相关性超过90%，我的特征空间减少到70个。而且，几乎所有我最初的90个特性都有大量的零值(超过70%-80%的数据点)。我在算法实现方面所做的是：
Ran K-通过根据轮廓指数选择聚类数来表示原始数据的70个特征(均为数字)。
Ran K-通过根据剪影索引选择簇数将维度降到2。
我所观察到的和我相应的问题是：
K-表示pca减少的数据提供了更好的聚类。有什么办法可以让我用这个集群来解释吗？就像从pca分配聚类标签一样，将数据减少到原始数据
原始数据上的K-均值和pca上的K-均值是如何不同的？我知道pca会将数
浏览 0提问于2020-01-21得票数 3
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聚类(例如:K-均值，EM算法等)是利用数据点之间的距离度量，在数据集中形成聚类，用于无监督分类。
我的问题是:除了聚类之外，我还可以使用什么来执行无监督的分类，以及如何进行分类？或者，除了对无监督的分类进行聚类之外，没有其他选择？
编辑:是的，我的意思是k-意思。
浏览 6提问于2020-11-21得票数 0
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1回答
属性离散化
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我有一个数据集，我需要探索使用无监督的技术(聚类和关联规则)。离散数值属性的最佳策略是什么？此外，这(属性离散化)对聚类(使用K-均值)有意义吗？
因为我使用的是weka，所以我知道我可以使用离散化过滤器，使用findNumBins选项或useEqualFrequency。但还有其他策略吗？
另外，对属性使用离散化，然后查找集群(使用K-均值)是否有意义？(我怀疑这没有多大意义，但我只想确认一下)
谢谢!
浏览 0提问于2015-10-15得票数 1
5回答
假设我们有一组元素E和两个元素ei，ej∈E之间的相似函数sim(ei，ej)。
我们如何(有效)聚类E的元素，使用sim？
例如，K-均值需要给定的k，而冠层聚类则需要两个阈值.如果我们不想要这样的预定义参数呢？
注意，sim不一定是度量(即三角形不等式可能成立，也可能不成立)。此外，如果集群是不相交的(E的分区)，这并不重要。
浏览 0提问于2014-05-16得票数 24
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我想集群一些用户评论，我正在使用k-方式。在我的数据集中，我有英语和德语评论。如果我不将它们分开，这是在操纵集群结果吗？或者我应该对每种语言做一个k-均值预测？
浏览 0提问于2018-04-11得票数 1
1回答
我试图在m*n数组上进行分层聚类。
输入数组: 500 * 1000 (1000个特性，500个观测)
使用自定义pdist函数计算距离矩阵
将此距离矩阵提供给链接函数:群集= sch.linkage(distanceMatrix，'single')
形成扁平簇: fc =sch.fcluster(簇，截止，‘距离’)
这给了我一些集群(大约80，使用的截止值为6.0)。现在，我也可以得到每个集群对应的1000个特征吗？(就像我们使用K均值聚类得到质心的特征一样)。
浏览 1提问于2013-02-14得票数 0
1回答
到目前为止，我一直在使用k均值聚类来划分银行客户，我希望在银行领域探索其他聚类算法。对银行数据使用亲和传播算法是个好主意吗？如果你能提前向我推荐银行domain.Thanks中常用的其他聚类算法，那也是很棒的。
浏览 0提问于2020-06-29得票数 0
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1回答
我正在进行广泛的客户细分分析，到目前为止实现了高斯混合模型、K均值和分层聚类。在大多数情况下，算法在簇的结构和数目(7-8)上达成一致。我想知道是否有一种共同的方法.
比较簇间的相似性。你能将调整后的兰德指数应用于同一数据的两个不同的聚类(k-均值集群vs gmm)吗？我当时的印象是ARI是在你知道数据真相的情况下使用的。
在集群中找到共同的集群。如果所有的算法都说一个集群是由高开销定义的，那么是否有一种方法可以确定最佳质心(S)用于一个“主”集群？聚类结果是常见的吗？
浏览 0提问于2020-06-12得票数 0
作为一个新手，我感兴趣的是传统聚类算法的主要缺点是什么。其目的是了解哪类数据或哪种场景不应该使用传统的聚类方法(例如K-均值)。
浏览 0提问于2018-02-27得票数 1
4回答
我想用KL-散度作为我的度量来聚类我的数据。
在K-指：
选择集群的数量。
随机初始化每个集群的平均值。
将每个数据点分配给具有最小距离值的群集c。
将每个集群的平均值更新为分配给它的数据点的平均值。
在欧几里德情况下，只需平均每个向量，就可以很容易地更新平均值。
然而，如果我想使用KL-散度作为我的度量，我如何更新我的平均值？
浏览 14提问于2013-02-02得票数 7
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2回答
我想将二进制向量(数百万个)聚类到k个聚类中，我使用hamming距离来寻找与初始聚类最近的邻居(这也非常慢)。我认为K-means聚类并不真正适合这里。问题在于计算到某个初始聚类中心的最近邻居(二进制向量)的平均值，以更新质心。
第二种选择是使用K-medoid，其中新的集群中心是从最近的邻居之一(对于特定集群中心的所有邻居最近的一个)中选择的。但是发现这是另一个问题，因为最近的邻居的数量也相当大。
有没有人能给我带路？
浏览 2提问于2013-06-11得票数 4
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