K-Means聚成两个类别fit <- kmeans(dat 聚类中心fit$centers usplot(data, fit 将数据使用kmean算法分成2个类别后可以看到每个类别之间分布呈不同的簇,交集较少 ,因此可以认为得到的聚类结果较好。 建立贝叶斯模型naiveBayes(as.factor(clu 贝叶斯的模型精度table(preds,train[,n 进行预测predict(m, datapred,typ...
(100) training.idx <- sample(1: nrow(gc1), size=nrow(gc1)*0.8) train.data <-gc1[training.idx, ] test.data <- gc1[-training.idx, ] #进行KNN分类,k=3 library(class) set.seed(101) knn1<-knn(train.data[, 2:4], test.data[,2:4], train.data$Default, k=3) mean(knn1 ==...
(i,:)); if VV <= min(R) Leg(i) = II; CNT = CNT + 1; else K = K + 1; Leg(i) = K; C = [C;Attack_Dat(i,:)]; R = [R;alpha*mean(func_dis(Attack_Dat,Attack_Dat(i,:)))]; end end if CNT == length(Attack_Dat) is_continue = 0; else is_continue = 1; end...
shape[0])14print(meandistortions)15plt.plot(K, meandistortions, 'bx-')16plt.xlabel('k')17# plt.ylabel('平均畸变程度',fontproperties=font)18plt.ylabel('Ave Distor')19# plt.title('用肘部法则来确定最佳的K值',fontproperties=font);20plt.title('Elbow method value K');21plt.show()一些方法...
K-means称为K-平均算法,简单来讲K-平均聚类算法的目的就是: 把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中,使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准。 已知观测集 (x1,x2,…,xn),其中每个观测都是一个 d-维实向量,k-平均聚类要把这 n个观测划分到k个...
foriinrange(k):# 获取属于第 i 个簇的所有数据点cluster_i = data[cluster_assignment == i]iflen(cluster_i) >0:# 计算当前簇的数据点的均值,并作为新的中心点new_centroids[i] = cluster_i.mean(dim=0)else:# 若当前簇没有数据点,则保持原中心点不变new_centroids[i] = centroids[i]# 判断...
for cent in range(k): ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]#获取给定簇的所有点 centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0)#沿矩阵的列方向计算它们的均值 return centroids, clusterAssment 1. 2. 3.
CNT = CNT + 1; else K = K + 1; Leg(i) = K; C = [C;Attack_Dat(i,:)]; R = [R;alpha*mean(func_dis(Attack_Dat,Attack_Dat(i,:)))]; end end ifCNT ==length(Attack_Dat) is_continue = 0; else is_continue = 1; end end...
k):centroids[i] = np.mean(X[clusters == i], axis=0)# 分配每一个样本到最近的质心所在的簇 clusters = np.argmin([np.linalg.norm(X - c, axis=1) for c in centroids], axis=0)# 如果质心没有发生变化，则退出循环 if np.array_equal(prev_centroids, centroids):break return clusters ...
怎么利用Kmeans算法实现用户分类 一.项目背景 为了建立客户信息资源管理及运营模式,某公司希望通过客户的基本消费信息进行分析, 衡量客户价值和客户创利能力,优化客户资源,提高营销效率,避免不必要的资源 二.实现步骤 1.导包读入数据,筛选所需数据 # 导入所需库...