k means聚类算法

Tensorflow___K-Means聚类算法

importnumpyas np

fromnumpy.linalgimportcholesky importmatplotlib.pyplotasplt import seaborn assns import pandas aspd importtensorflowastf

from random import choice, shuffle fromnumpyimport array

############SachinJoglekar的基于tensorflow写的一个kmeans模板############### defKMeansCluster(vectors, noofclusters): \

K-Means Clustering using TensorFlow.

`vertors`应该是一个n*k的二维的NumPy的数组，其中n代表着K维向量的数目 'noofclusters' 代表了待分的集群的数目，是一个整型值 \

noofclusters = int(noofclusters) assertnoofclusters

dim = len(v

k-means聚类算法的研究

1．k-means算法简介

1.1 k-means算法描述

给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k<=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中k-means算法是最具代表和知名的。

k-means算法是1967年由MacQueen首次提出的一种经典算法，经常用于数据挖掘和模式识别中，是一种无监督式的学习算法，其使用目的是对几何进行等价类的划分，即对一组具有相同数据结构的记录按某种分类准则进行分类，以获取若干个同类记录集。k-means聚类是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点，这主要是因为它广泛应用于地球科学、信息技术、决策科学、医学、行为学和商业智能等领域。迄今为止，很多聚类任务都选择该算法。k-means算法是应用最为广泛的聚类算法。该算法以类中各样本的加权均值（成为质心）代表该类，只用于数字属性数据的聚类，算法有很清晰的几何和统计意义，但抗干扰性较差。通常以各种样本与其质心欧几里德距离总和作为目标函数，也可将目标函数修改为各类中任意两点间欧几里德距离总和，这样既考虑了类的分散度也考虑了类的紧致度。k-means算法是聚类分析中基于原型的划分聚类的应用算法。如果将目标函数看成分布归一化混合模型的似然率对数，k-means算法就可以看成概率模型算法的推广

内容摘要 本文在分析和实现经典k-means算法的基础上，针对初始类中心选择问题，结合已有的工作，基于对象距离和密度对算法进行了改进。在算法实现部分使用vc6.0作为开发环境、sql sever2005作为后台数据库对算法进行了验证，实验表明，改进后的算法可以提高算法稳定性，并减少迭代次数。

关键字 k-means；随机聚类；优化聚类；记录的密度 1 引言

1.1聚类相关知识介绍

聚类分析是直接比较各事物之间性质，将性质相近的归为一类，将性质不同的归为一类，在医学实践中也经常需要做一些分类工作。如根据病人一系列症状、体征和生化检查的结果，将其划分成某几种方法适合用于甲类病的检查，另几种方法适合用于乙类病的检查，等等。聚类分析被广泛研究了许多年。基于聚类分析的工具已经被加入到许多统计分析软件或系统中，入s-plus,spss,以及sas。

大体上，聚类算法可以划分为如下几类： 1) 划分方法。 2) 层次方法。

3) 基于密度的算法。 4) 基于网格的方法。 5) 基于模型的方法。 1.2 研究聚类算法的意义

在很多情况下，研究的目标之间很难找到直接的联系，很难用理论的途径去解决。在各目标之间

针对经典k-means聚类算法的弊端进行一定程度上的改进,提出一种新的基于距离相等函数决定最佳聚类值的改进方法。实验采用两大类标准数据集来测试该算法,并和k-means算法的结果进行了比较,证实了该改进算法的有效性,解决了聚类数目k值的难确定性问题。

南昌高专学报

21 0 1年第 2期 (第 9总 3期 ) 2 1年 4月出版 01

Junlf ac agC l g ora o N n hn o ee l

N . S m 9) A r 0 1 o ( 3 p. 1 2u 2

基于Kma的最佳聚类数的—e s n求解问题研究付淇(西科技师范学院，西南昌 3 0 1 )江江 303

摘

要：对经典 k men针 - sB聚类算法的弊端进行一定程度上的改进。出一种新的基于距离相等函数决定提

最佳聚类值的改进方法。验采用两大类标准数据集来测试该算法，和 k men实并 - as算法的结果进行了比较，实证了该改进算法的有效性，决了聚类数目 k值的难确定性问题。解 关键词：据挖掘；类分析；— a s距离相等函数数聚 k men;中图分类号：P 0 . T31 6文献标识码： A文章编号：0 8 7 5{0 10— 1 8 0 10 - 3 4 2 1 )2 0

针对经典k-means聚类算法的弊端进行一定程度上的改进,提出一种新的基于距离相等函数决定最佳聚类值的改进方法。实验采用两大类标准数据集来测试该算法,并和k-means算法的结果进行了比较,证实了该改进算法的有效性,解决了聚类数目k值的难确定性问题。

南昌高专学报

21 0 1年第 2期 (第 9总 3期 ) 2 1年 4月出版 01

Junlf ac agC l g ora o N n hn o ee l

N . S m 9) A r 0 1 o ( 3 p. 1 2u 2

基于Kma的最佳聚类数的—e s n求解问题研究付淇(西科技师范学院，西南昌 3 0 1 )江江 303

摘

要：对经典 k men针 - sB聚类算法的弊端进行一定程度上的改进。出一种新的基于距离相等函数决定提

最佳聚类值的改进方法。验采用两大类标准数据集来测试该算法，和 k men实并 - as算法的结果进行了比较，实证了该改进算法的有效性，决了聚类数目 k值的难确定性问题。解 关键词：据挖掘；类分析；— a s距离相等函数数聚 k men;中图分类号：P 0 . T31 6文献标识码： A文章编号：0 8 7 5{0 10— 1 8 0 10 - 3 4 2 1 )2 0

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

改进K—Means算法的探讨与分析

作者：曹卫华 乔平安

来源：《电脑知识与技术》2017年第06期

摘要：随着人类社会的不断进步和发展，K-Means作为聚类中较常用的算法，得到广泛的应用。该文探讨了K-Means和Canopy算法的执行过程，针对K-Means及Canopy的优缺点，提出了改进的K-Means算法。算法中将Canopy作为K-Means的预处理，通过Canopy得到聚类中簇的个数、初始化的聚类中心，同时排除掉“噪声”以及孤立点带来的影响，将Canopy的结果用于K-Means，进一步增强聚类性能，减少计算量。另外，针对K-Means中使用的距离度量公式，提出了改进的余弦距离度量公式，使得簇内数据点间的距离减小，簇间数据点间的距离增大，提高聚类质量。

关键词：聚类；K-Means；Canopy；余弦；距离度量公式；改进

中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）06-0200-02 1 概述

聚类分析作为一项重要的人类社会活动，广泛应用于市场研究、模

1.聚类定义

“聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有一

些相似的属性” ——wikipedia “聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对

象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。” ——百度百科

说白了，聚类（clustering）是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。

2.聚类过程:

1) 数据准备:包括特征标准化和降维.

2) 特征选择:从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中.

3) 特征提取:通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征.

4) 聚类(或分组):首先选择合适特征类型的某种距离函数(或构造新的

close all clear all clc

dataset=load('F:\\experience1.mat'); center1=[1 1 1;-1 1 -1]; center2=[0 0 0;1 1 -1]; center3=[0 0 0;1 1 1;-1 0 2];

center4=[-0.1 0 0.1;0 -0.1 0.1;-0.1 -0.1 0.1]; %%%%%%%%kmeans [k_class1,C1,sumd1,D1]=kmeans(dataset.data,2,'start',center1); one1=dataset.data(find(k_class1==1),:); second1=dataset.data(find(k_class1==2),:); scatter3(one1(:,1),one1(:,2),one1(:,3),'*','r') hold on

scatter3(second1(:,1),second1(:,2),second1(:,3),'o','g') hold off

xlabel('X1','Fontsize',15); ylabel('X2','Fon

聚类

第2 2卷第 2期Vo . 2 No. 12 2

重庆工学院学报(自然科学)Ju a o hn q gIstt o eh o g ( a r c ne orl f og i tue f cnl y N t a Si c ) n C n ni T o ul e

20 0 8年 2月F b.2 0 e 08

模糊 c均值聚类算法刘蕊洁，金波，张刘锐(州交通大学数理与软件工程学院，兰兰州、

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摘要：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法 .对模糊聚类进行了概述，理论和实从验 2个方面研究了模糊 C均值聚类算法，对该算法的优点及存在的问题进行了分析 .并结果表

明，该算法设计简单，应用范围广，仍存在容易陷入局部极值点等问题，但还需进一步研究 .关键词：模糊 C均值算法；模糊聚类；聚类分析文献标识码： A文章编号：6 1 17一￣2 ( 0 )2 19 3 42 8 o一o3—0 0中图分类号：P 8 T 11

Fu z M e n u trng Al o ih z y c- a s Clse i g rt m

LU R i i, H N nb,LU R i

几种聚类的算法 安世亚太研究院 2012-12-5 作者: 张晓燕 几种聚类的算法 目录 1.1 1.2 谱聚类 ........................................................................................................... 2 增量谱聚类 .................................................................................................... 2 一、 增量谱聚类........................................................................................................ 2 二． AFFINITY PROPAGATION 聚类算法 .............................................................................. 5 2.1 AFFINITY PROPA