金融机器学习方法:K-均值算法

简介: 金融机器学习方法:K-均值算法

1.算法介绍

K均值聚类算法是机器学习和数据分析中常用的无监督学习方法之一,主要用于数据的分类。它的目标是将数据划分为几个独特的、互不重叠的子集或“集群”,以使得同一集群内的数据点彼此相似,而不同集群的数据点则尽可能不同。

2.算法原理

  1. 选择K个初始质心,这些质心可以是随机选取的数据点或其他方法得到的。
  2. 根据每个数据点到质心的距离,将其分配给最近的质心,形成K个集群。
  3. 重新计算每个集群的质心。
  4. 重复上述步骤,直到质心不再发生变化或达到一定的迭代次数

3.python实现示例

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成数据
np.random.seed(0)
points = np.vstack([
    np.random.normal(0, 0.5, size=(100, 2)),
    np.random.normal(1, 0.25, size=(100, 2)),
    np.random.normal(2, 0.6, size=(100, 2))
])
# 使用KMeans进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(points)
labels = kmeans.predict(points)
centroids = kmeans.cluster_centers_
# 可视化结果
plt.scatter(points[:, 0], points[:, 1], c=labels)
plt.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], color='red', marker='X')
plt.show()

结果图:


目录
相关文章
|
22天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
70 4
|
5天前
|
机器学习/深度学习 传感器 运维
使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充:基础方法与入门案例
本文探讨了时间序列分析中数据缺失的问题,并通过实际案例展示了如何利用机器学习技术进行缺失值补充。文章构建了一个模拟的能源生产数据集,采用线性回归和决策树回归两种方法进行缺失值补充,并从统计特征、自相关性、趋势和季节性等多个维度进行了详细评估。结果显示,决策树方法在处理复杂非线性模式和保持数据局部特征方面表现更佳,而线性回归方法则适用于简单的线性趋势数据。文章最后总结了两种方法的优劣,并给出了实际应用建议。
30 7
使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充:基础方法与入门案例
|
1天前
|
算法
PAI下面的gbdt、xgboost、ps-smart 算法如何优化?
设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率
11 2
|
22天前
|
机器学习/深度学习 算法 UED
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法。本文介绍 A/B 测试的基本概念、步骤及其在模型评估、算法改进、特征选择和用户体验优化中的应用,同时提供 Python 实现示例,强调其在确保项目性能和用户体验方面的关键作用。
28 6
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
C语言在机器学习中的应用及其重要性。C语言以其高效性、灵活性和可移植性,适合开发高性能的机器学习算法,尤其在底层算法实现、嵌入式系统和高性能计算中表现突出
本文探讨了C语言在机器学习中的应用及其重要性。C语言以其高效性、灵活性和可移植性,适合开发高性能的机器学习算法,尤其在底层算法实现、嵌入式系统和高性能计算中表现突出。文章还介绍了C语言在知名机器学习库中的作用,以及与Python等语言结合使用的案例,展望了其未来发展的挑战与机遇。
38 1
|
20天前
|
存储 算法 安全
SnowflakeIdGenerator-雪花算法id生成方法
SnowflakeIdGenerator-雪花算法id生成方法
20 1
|
24天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
机器学习在医疗诊断中的前沿应用,包括神经网络、决策树和支持向量机等方法,及其在医学影像、疾病预测和基因数据分析中的具体应用
医疗诊断是医学的核心,其准确性和效率至关重要。本文探讨了机器学习在医疗诊断中的前沿应用,包括神经网络、决策树和支持向量机等方法,及其在医学影像、疾病预测和基因数据分析中的具体应用。文章还讨论了Python在构建机器学习模型中的作用,面临的挑战及应对策略,并展望了未来的发展趋势。
83 1
|
28天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深入理解机器学习算法:从线性回归到神经网络
深入理解机器学习算法:从线性回归到神经网络
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
79 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
24天前
|
JSON 算法 数据挖掘
基于图论算法有向图PageRank与无向图Louvain算法构建指令的方式方法 用于支撑qwen agent中的统计相关组件
利用图序列进行数据解读,主要包括节点序列分析、边序列分析以及结合节点和边序列的综合分析。节点序列分析涉及节点度分析(如入度、出度、度中心性)、节点属性分析(如品牌、价格等属性的分布与聚类)、节点标签分析(如不同标签的分布及标签间的关联)。边序列分析则关注边的权重分析(如关联强度)、边的类型分析(如管理、协作等关系)及路径分析(如最短路径计算)。结合节点和边序列的分析,如子图挖掘和图的动态分析,可以帮助深入理解图的结构和功能。例如,通过子图挖掘可以发现具有特定结构的子图,而图的动态分析则能揭示图随时间的变化趋势。这些分析方法结合使用,能够从多个角度全面解读图谱数据,为决策提供有力支持。