基于K-means聚类的鸢尾花分类 2023-03-28 21:54:00 请选择预览文件 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、...
k-means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为k个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大. 如果用数据表达式表示,假设簇划分为(c1,c2,...ck),则我们的目标是最小化平方误差sse(sum of the squared error) s s e = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ c...
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鸢尾花进行分类。 其次,机器学习是一种通过数据训练模型来自动化完成任务的方法。在...
①K-近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称K-NN算法。单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。 ②所谓K-NN算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是K个邻居), 这K个实例的...
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kmeans聚类和自组织神经网络的鸢尾花数据集分类,包括k均值聚类,SOM的监督聚类和SOM的无监督聚类 (0)踩踩(0) 所需:1积分 角度传感器操作说明举例.zip 2024-12-23 00:18:35 积分:1 125N2G-VB一种N-Channel沟道TO263封装MOS管 2024-12-22 18:16:09 ...
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...
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。
2.4 算法实战 2.4.1 Demo数据集–kNN分类 Step1: 库函数导入 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets Step2: 数据导入 # 使用莺尾花数据集的前两维数据,便于数据可视化iris=datasets.load_iris()X=iri...
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。