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:


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