【g】聚类算法之K-means算法
聚类算法是一种无监督学习方法,它将相似的数据样本划分为一组,同时将不相似的数据样本划分为另一组。这个过程由计算机自动完成,不需要任何人为的干预。
K-means算法是一种经典的聚类算法,它的主要思想是把数据集分成k个簇,每个簇包括距离其它各簇最近的若干个数据点,并在每个簇中选取一个聚点作为簇的中心。K-means是一种迭代算法,它的流程如下:
- 随机选择k个初始点作为k个簇的中心
- 对于数据集中的每个点,计算它与k个簇中心的距离,并把它归为距离最小的簇
- 对于每个簇,重新计算它的中心点(即该簇内所有点的平均值)
- 重复步骤2-3,直到簇不再改变(也就是每个点距离它所属的簇中心最近)
K-means算法的优缺点:
优点:
- 算法简单而高效,适用于大规模数据集;
- 结果容易解释和理解,簇中心点可以用于表示聚类结构;
- 可以用于预处理,将簇中心用于后续学习任务中。
缺点:
- 初始中心点的选择会影响聚类结果,可能产生局部最优解;
- 簇的数量k需要预先指定,对于不同的数据集和任务,k的选择不同,不容易确定;
- 对于分布方差较大的数据集,可能会产生较差的聚类效果。
在本次实现中,我们将使用K-means算法,它是一种常见的聚类算法。下面是K-means算法的详细步骤:
- 随机选择K个中心点
- 根据每个中心点,将样本点分配到与之最近的聚类中心点所在的聚类中。
- 根据每个聚类中的样本点,重新计算该聚类的中心点。
- 重复执行步骤2和步骤3,直到聚类结果不再发生变化。
下面是实现K-means算法的Python代码:
import numpy as npclass KMeans:def __init__(self, n_clusters=8, max_iter=300, random_state=0):self.n_clusters = n_clustersself.max_iter = max_iterself.random_state = random_statedef fit(self, X):np.random.seed(self.random_state)n_samples, n_features = X.shapecentroids = np.random.randn(self.n_clusters, n_features)for i in range(self.max_iter):# Assign labels to each samplelabels = self._get_labels(X, centroids)# Update centroidscentroids = self._get_centroids(X, labels)self.labels_ = labelsdef _get_labels(self, X, centroids):distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))labels = np.argmin(distances, axis=0)return labelsdef _get_centroids(self, X, labels):centroids = np.zeros((self.n_clusters, X.shape[1]))for i in range(self.n_clusters):centroids[i] = np.mean(X[labels == i], axis=0)return centroids
接下来,我们可以使用KMeans类来对一个数据集进行聚类。例如:
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as pltX, y = make_blobs(n_samples=500, centers=8, random_state=0)
kmeans = KMeans(n_clusters=8, max_iter=100)
kmeans.fit(X)plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_)
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], c='red', marker='x')
plt.show()
上面的代码会生成一个聚类结果图,其中不同颜色的点表示不同的聚类,红色的“x”表示每个聚类的中心点。[DONE]
相关文章:
【g】聚类算法之K-means算法
聚类算法是一种无监督学习方法,它将相似的数据样本划分为一组,同时将不相似的数据样本划分为另一组。这个过程由计算机自动完成,不需要任何人为的干预。 K-means算法是一种经典的聚类算法,它的主要思想是把数据集分成k个簇&#…...

scala内建控制结构
一、条件表达式 (一)语法格式 - if (条件) 值1 else 值2(二)执行情况 条件为真,结果是值1;条件为假,结果是值2。如果if和else的返回结果同为某种类型,那么条件表达式结果也是那种类…...

Linux SSH命令实战教程,提升你的服务器管理基本功!
前言 大家好,又见面了,我是沐风晓月,本文是专栏【linux基本功-基础命令实战】的第62篇文章。 专栏地址:[linux基本功-基础命令专栏] , 此专栏是沐风晓月对Linux常用命令的汇总,希望能够加深自己的印象&am…...

【Python】Python进阶系列教程-- Python3 CGI编程(二)
文章目录 前言什么是CGI网页浏览CGI架构图Web服务器支持及配置第一个CGI程序HTTP头部CGI环境变量GET和POST方法使用GET方法传输数据简单的表单实例:GET方法使用POST方法传递数据通过CGI程序传递checkbox数据通过CGI程序传递Radio数据通过CGI程序传递 Textarea 数据通…...

do..while、while、for循环反汇编剖析
1、循环语句重要特征提取 循环语句最重要的特点就是执行的过程中会往上跳!!! 箭头往上跳的一般都是循环语句,比如下面的for循环: 2、do..while语句反汇编 #include<iostream> using namespace std; #pragma …...
【代码随想录】刷题Day53
1.最长公共子序列 1143. 最长公共子序列 和之前的一道题目的区别就是这个子序列不需要每个字符相邻。那么条件就变成两种了,一种是当前的字符相同,一种是不同。相同跟之前的条件一样;不同则需要继承上次比较的较大值。if (text1[i - 1] tex…...

MySQL 索引及查询优化总结
一个简单的对比测试 前面的案例中,c2c_zwdb.t_file_count表只有一个自增id,FFileName字段未加索引的sql执行情况如下: 在上图中,typeall,keynull,rows33777。该sql未使用索引,是一个效率非常低…...

什么是AJAX?
AJAX是一种基于Web的技术,它允许Web应用程序在不刷新整个页面的情况下与服务器进行交互。通过AJAX,Web应用程序可以使用JavaScript向服务器发送异步请求并在不干扰用户的情况下更新页面的部分内容。 AJAX是Asynchronous JavaScript and XML的缩写。尽管…...

报表生成器FastReport .Net用户指南:显示数据列、HTML标签
FastReport .Net是一款全功能的Windows Forms、ASP.NET和MVC报表分析解决方案,使用FastReport .NET可以创建独立于应用程序的.NET报表,同时FastReport .Net支持中文、英语等14种语言,可以让你的产品保证真正的国际性。 FastReport.NET官方版…...
bootstrap-dialog弹框,去掉遮盖层,可移动
1.去掉遮盖层的设置data-backdrop"false" <div class"modal fade" id"modal" aria-modal"true" role"dialog" data-backdrop"false" style"width:50%"><div class"modal-dialog modal-l…...

7. user-Agent破解反爬机制
文章目录 1. 为什么要设置反爬机制2. 服务器如何区分浏览器访问和爬虫访问3. 反爬虫机制4. User-Agent是什么5. 如何查询网页的User-Agent6. user-agent信息解析7. 爬虫程序user-agent和浏览器user-agent的区别8. 代码查看爬虫程序的user-agent9. 在代码中加入请求头信息 1. 为…...
3.Nginx+Tomcat负载均衡和动静分离群集
文章目录 NginxTomcat负载均衡和动静分离群集Nginx作用实验七层反向代理nginx动静分离四层反向代理负载均衡 NginxTomcat负载均衡和动静分离群集 Nginx是-款非常优秀的HTTP服务器软件 支持高达50 000个并发连接数的响应拥有强大的静态资源处理能力运行稳定内存、CPU等系统资源…...

数据结构与算法之树结构
目录 为什么要使用树结构树结构基本概念树的种类树的存储与表示常见的一些树的应用场景为什么要使用树结构 线性结构中不论是数组还是链表,他们都存在着诟病;比如查找某个数必须从头开始查,消耗较多的时间。使用树结构,在插入和查找的性能上相对都会比线性结构要好 树结构…...

【python】 用来将对象持久化的 pickle 模块
pickle 模块可以对一个 Python 对象的二进制进行序列化和反序列化。说白了,就是它能够实现任意对象与二进制直接的相互转化,也可以实现对象与文本之间的相互转化。 比如,我程序里有一个 python 对象,我想把它存到磁盘里ÿ…...
【博客654】prometheus配置抓取保护以防止压力过载
prometheus抓取保护配置以防止压力过载 场景 担心您的应用程序指标可能突然激增,以及指标突然激增导致prometheus压力过载 就像生活中的许多事情一样,标签要有节制。当带有用户 ID 或电子邮件地址的标签被添加到指标时,虽然它不太可能结束…...
Backtrader官方中文文档:第十三章Observers观察者
本文档参考backtrader官方文档,是官方文档的完整中文翻译,可作为backtrader中文教程、backtrader中文参考手册、backtrader中文开发手册、backtrader入门资料使用。 本章包含 backtrader 官方Observers章节全部内容,入口 : https://backtrader.com/docu/observers-and-sta…...

算法leetcode|54. 螺旋矩阵(rust重拳出击)
文章目录 54. 螺旋矩阵:样例 1:样例 2:提示: 分析:题解:rust:go:c:python:java:每次循环移动一步:每次循环完成一个顺时针:…...

单容水箱建模(自衡单容水箱+无自衡单容水箱)
自衡单容水箱Simulink建模和PLC源代码请参看下面文章链接: 单容双容水箱建模(simulink仿真+PLC代码)_RXXW_Dor的博客-CSDN博客PLC通过伯努利方程近似计算水箱流量详细内容请参看下面的文章博客PLC通过伯努利方程近似计算水箱流量(FC)_怎么用伯努利方程求某水位流量_RXXW_Dor的…...

分享Python7个爬虫小案例(附源码)
本次的7个python爬虫小案例涉及到了re正则、xpath、beautiful soup、selenium等知识点,非常适合刚入门python爬虫的小伙伴参考学习。注:若涉及到版权或隐私问题,请及时联系我删除即可。 1.使用正则表达式和文件操作爬取并保存“某吧”某帖子…...

我用ChatGPT写2023高考语文作文(一):全国甲卷
2023年 全国甲卷 适用地区:广西、贵州、四川、西藏 人们因技术发展得以更好地掌控时间,但也有人因此成了时间的仆人。 这句话引发了你怎样的联想与思考?请写一篇文章。 要求:选准角度,确定立意,明确文体&am…...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法
使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…...
Cursor实现用excel数据填充word模版的方法
cursor主页:https://www.cursor.com/ 任务目标:把excel格式的数据里的单元格,按照某一个固定模版填充到word中 文章目录 注意事项逐步生成程序1. 确定格式2. 调试程序 注意事项 直接给一个excel文件和最终呈现的word文件的示例,…...
java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系
1. spring-cloud-starter-gateway 作用:作为微服务架构的网关,统一入口,处理所有外部请求。 核心能力: 路由转发(基于路径、服务名等)过滤器(鉴权、限流、日志、Header 处理)支持负…...
【位运算】消失的两个数字(hard)
消失的两个数字(hard) 题⽬描述:解法(位运算):Java 算法代码:更简便代码 题⽬链接:⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述: 给定⼀个数组,包含从 1 到 N 所有…...

定时器任务——若依源码分析
分析util包下面的工具类schedule utils: ScheduleUtils 是若依中用于与 Quartz 框架交互的工具类,封装了定时任务的 创建、更新、暂停、删除等核心逻辑。 createScheduleJob createScheduleJob 用于将任务注册到 Quartz,先构建任务的 JobD…...
c++ 面试题(1)-----深度优先搜索(DFS)实现
操作系统:ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 题目描述 地上有一个 m 行 n 列的方格,从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子,但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。 例…...

1.3 VSCode安装与环境配置
进入网址Visual Studio Code - Code Editing. Redefined下载.deb文件,然后打开终端,进入下载文件夹,键入命令 sudo dpkg -i code_1.100.3-1748872405_amd64.deb 在终端键入命令code即启动vscode 需要安装插件列表 1.Chinese简化 2.ros …...

P3 QT项目----记事本(3.8)
3.8 记事本项目总结 项目源码 1.main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);Widget w;w.show();return a.exec(); } 2.widget.cpp #include "widget.h" #include &q…...

12.找到字符串中所有字母异位词
🧠 题目解析 题目描述: 给定两个字符串 s 和 p,找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义: 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同,顺序无所谓,则互为…...

RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程
本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理,深入讲解梯度消失/爆炸问题,并通过LSTM/GRU结构实现解决方案,提供时间序列预测和文本生成…...