1.jupyter notebook已经把k-means方法封装好了 只需要调用即可(这里我们选着k值为3) estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(X) # 聚类 2.k-means代码细节 class KMeans(object): def __init__(self, input_data, k): # data是一个包含所有样本的numpy数组 # data示例,每行...
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聚类的步骤: 导入所需的库和模块。 准备数据集。 创建K-means模型并设置参数。 训练模型并进行预测。 可视化结果。 以下是具体的代码实现: # 导入所需的库和模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportK...
使用python实现KMeans结果如下: 最终代码如下: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpdbdefmain():dataset=[]datasetfile=open('testSet.txt','r',encoding='utf-8')forlineindatasetfile:linearr=line.strip().split('\t')dataset.append([float(linearr[0]),float(linearr[1])])dataset=np....
使用KMeans聚类 然后,使用fit()进行训练: kmeans.fit(img1) 聚类之后,有很多参数,比较重要的,以及此处需要用到的主要有俩: kmeans.labels_:聚类的结果,是一个一维numpy数组,包含了每一个数据所属的类别。比如,如果聚3类,便可能是:[0, 0, 0, 1, 2, ..., 2, 1] kmeans.cluster_centers_:迭代完成...
K_means 基本K-Means算法的思想很简单,事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,知道质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及...