首先,我们将通过从数据集 X 中随机选取 K 个样本来初始化 K 个聚类质心。 请注意,这种初始化方法可能会导致在算法的不同运行中找到不同的集群。聚类还将取决于初始质心的位置。 k-means++算法是一种更智能的初始化算法,它产生更稳定的聚类,同时最大化质心与其他质心之间的距离。K-means++ 是 Scikit-learn 实...
一、实验目的 使用Python实现K-means 算法。 二、实验原理 (1)(随机)选择K个聚类的初始中心; (2)对任意一个样本点,求其到K个聚类中心的距离,将样本点归类到距离最小的中心的聚类,如此迭代n次; (3)每次迭代过程中,利用均值等方法更新各个聚类的中心点(质心); (4)对K个聚类中心,利用2,3步迭代更新后,如果...
简介: 使用Python实现K-means 算法---文章中有源码 一、实验目的 使用Python实现K-means 算法。 二、实验原理 (1)(随机)选择K个聚类的初始中心; (2)对任意一个样本点,求其到K个聚类中心的距离,将样本点归类到距离最小的中心的聚类,如此迭代n次; (3)每次迭代过程中,利用均值等方法更新各个聚类的中心点(质...
本项目使用python实现机器学习K-means聚类算法,对数据进行聚类并绘图。 数据使用了boss直聘北京市大数据的数据,K-means的两个特征值选取的是每个岗位的最低薪资和最高薪资 初始质心选取了3个,即k=3、 原理 K-means算法属于八大经典的机器学习算法中的其中一种,是一种无监督的聚类算法。其中无监督是机器学习...
此处基于K-means算法处理Iris数据集 Kmeans.py模块: import numpy as np class KMeansClassifier(): """初始化KMeansClassifier类""" def __init__(self, k=3, initCent='random', max_iter=500): # 类的成员数据(变量前用下划线) self._k = k # 中心点 ...
K均值(K-Means)算法是一种常用的聚类算法,它将数据集分成K个簇,每个簇的中心点代表该簇的质心,使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是K均值算法? K均值算法是一种迭代的聚类算法,其基本思想是通过不断迭代优化簇...
k-means聚类算法 K-means聚类算法是一种常用的聚类算法,它是重复移动数据类中心的过程,然后划分内部成员,其具体执行过程如下: 1.首先随机选取k个样本作为初始均值向量 2.计算每一个样本与均值向量之间的欧式距离,选取与当前样本欧式距离最小均值向量的类别作为当前样本的类别 ...
一个使用Python中的scikit-learn库实现的简单K-Means聚类算法脚本脚本将展示如何加载数据集、应用K-Means算法进行聚类,并可视化聚类结果(如果数据集是二维的)。在这个脚本中,我们首先使用make_blobs函数生成了一个包含300个样本的二维数据集,这些样本被分成了4个簇。然
通过使用python语言实现KMeans算法,不使用sklearn标准库。 该实验中字母代表的含义如下: p:样本点维度 n:样本点个数 k:聚类中心个数 实验要求 使用KMeans算法根据5名同学的各项成绩将其分为3类。 数据集 数据存储格式为csv,本实验使用数据集如下: 数据集 ...
K-means聚类是一种无监督学习算法,用于将数据点划分为K个不同的簇(cluster)。每个簇内的数据点彼此相似,而不同簇之间的数据点则具有较大的差异。K-means算法的目标是最小化每个簇内数据点与其质心(centroid)之间的距离之和。 在Python中,可以使用Sklearn库来实现K-means聚类。以下是使用Sklearn库实现K-means聚类...