一、聚类算法的简介 二、K-means聚类算法 三、K-means原理 1、K值的说明 2、K值的选择 3、距离度量 4、新质心的计算 5、是否停止K-means 6、目标函数 四、代码实现和详解 五、应用K-means算法对鸢尾花数据集进行聚类 1、数据准备 2、实现步骤 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import kmeans from sklearn import datasets 3.2iris数据集分析 本实验选自学术经典 iris data set数据集,该数据集介绍了判断鸢尾花品种的基本特征,一共150行,各字段具体含义如下: 每一行数据由 4个特征值及一个目标值组成 4个特征值...
四、可视化展示 label_pred=estimator.labels_# 获取聚类标签# 绘制k-means结果x0=X[label_pred==0]x1=X[label_pred==1]x2=X[label_pred==2]plt.scatter(x0[:,0],x0[:,1],c="red",marker='o',label='label0')plt.scatter(x1[:,0],x1[:,1],c="green",marker='*',label='label1')pl...
本文本将研究采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和K均值聚类算法对鸢尾花数据集进行降维分析和模式识别。PCA用于数据降维的同时保持关键方差信息,聚类算法则用于探索数据的内在分组特征。分析表明PCA能够有效实现物种分类,在二维空间中保留95.8%的数据方差。K均值聚类识别出的模式与实际物种分类具有高度一致性...
基于k-means算法的鸢尾花的分类 鸢尾花分类问题是机器学习领域中的一个经典问题。K-means算法是一种聚类算法,可以被用来解决鸢尾花的分类问题。下面我将详细解释这些术语和它们的应用。 首先,鸢尾花是一种植物,常见于欧洲和北非地区。鸢尾花的特征包括花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度等。这些特征可以用来对...
默默为莹:【数据挖掘:基于Spark框架的K-Means聚类1】Win10下Anaconda配置pyspark2 赞同 · 0 评论文章 一、Iris(鸢尾花)数据集 Iris数据集简介 在博客一些用于聚类和分类问题的数据集里列举了一些常用的聚类和分类数据集。Iris 数据集是其中一种,既可用于聚类实验,也可用于分类实验。
题目基于K-means模式识别系统的设计与实现 1.1题目的主要研究内容 (1)工作的主要描述 该系统利用K-means聚类算法对鸢尾花数据集进行分类。为了方便分类,使用了数据集中的四类属性中的两类作为分类标准,根据数据集的类别,将K设置为3。开始时先使用python自带的random随机产生3个聚类中心,然后根据K-means算法的流程...
k-means算法,也被称为k-平均或k-均值,是数据挖掘技术中一种广泛使用的聚类算法。 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚类内紧凑,类间独立。
软聚类则相反,它指定一个样本数据到一个或者多个集群。软聚类中的一个例子就是模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)算法。 FCM过程与K均值非常相似,然而FCM采用每个点属于每个集群的概率代替硬聚类的分配方式。 FCM算法的实现过程包括如下4个步骤: 1、指定k中心点数量,为每个点随机指定集群成员; ...
本文主要目的是基于K-means聚类算法的离群点样本检测与剔除。首先对 多种聚类算法进行概述,比较其优缺点,发现K-means聚类算法对噪声和离群 点最为敏感,以此提出使用K-means聚类算法进行后续测试。经过对多个数据 集的处理,最终选择数据集中最适合K-means聚类算法的“凸数据集”iris鸢尾花 数据集进行主要测试。检测离...