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每个类的质...
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...
参数有很多,我在构建的时候除了n_clusters都使用的默认值: n_clusters:聚类数,即聚为几类 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...