例3-1 对表3-4中二维数据,使用k-means算法将其划分为2个簇,假设初始簇中心选为P7(4,5),P10(5,5)。给出聚类之后的簇C1、C2的样本集合?和他们的
使⽤k-means聚类算法对多维属性数据进⾏分类数据形式如下：前期数据整合：import pandas as pd import scipy import scipy.cluster.hierarchy as sch from scipy.cluster.vq import vq,kmeans,whiten import numpy as np import matplotlib.pylab as plt df1 = pd.read_csv(r"D:\01RiverPro\01DATA\01Headwater...
# k-means聚类 #将原始数据做归一化处理 data=whiten(points) #使用kmeans函数进行聚类,输入第一维为数据,第二维为聚类个数k. #有些时候我们可能不知道最终究竟聚成多少类,一个办法是用层次聚类的结果进行初始化.当然也可以直接输入某个数值. #k-means最后输出的结果其实是两维的,第一维是聚类中心,第二维是...
GIS聚类分析数据分析市场细分客户细分产品定位推荐系统多维属性分类数据可视化专题图制作python脚本 本期视频主要介绍了聚类分析技术在数据分析中的应用,通过k-means算法对多维属性数据进行分类,并结合实际案例演示了如何使用该算法进行市场细分、客户细分和产品定位。视频中还展示了如何对分类结果进行可视化展示和专题图制作,以...
2.使用KMeans算法进行聚类接下来，我们使用KMeans算法对数据进行聚类。我们需要指定要聚类的簇数（这里设置为2），然后调用fit方法对数据进行训练。1python复制代码2# 使用KMeans算法进行聚类3 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)4 kmeans.fit(data)56# 获取聚类结果7 labels = kmeans...
KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。 2. 生成示例数据 X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,n_features=2,cluster_std=0.60,random_state=0) n_samples=300:生成300个数据点。
K-Means聚类算法中,选择K值的基本依据是数据的内在特性。这包括了数据集的大小(A选项)、数据的复杂程度(B选项)、预期的类的数量(C选项)以及数据的维度(D选项)。正确的选择K值可以帮助找到数据中的隐含模式,而过大或者过小的K值都可能导致聚类效果不佳。因此,在选择K值时,需要进行综合考虑,可以使用一些启发式的方...
Python使用K-means聚类算法进行分类案例一则,K-means算法是经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一,其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得...
Python使用K-means聚类算法进行分类案例一则 K-means算法是经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一,其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 最终的k个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类...
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) ...