使用默认值构造 MLlib 的 k-means 实例的接口如下。 {k: 2,maxIterations: 20,runs: 1, initializationMode: KMeans.K_MEANS_PARALLEL,InitializationSteps: 5,epsilon: le-4,seed:random}。 1. 2、MLlib 中的 k-means 训练函数 MLlib 中的 k-means 训练函数 KMeans.train 方法有很多重载方法,这里以参...
然后根据k个分组的内容,更新出k个新的中心点坐标,与上一次中心点坐标比对,如果误差值都小于设定值,那么结束,如果不小于,那么继续迭代,如果迭代超过了指定次数,那么也停止。 4、 K-means算法代码 总代码在文末 class K_Means(object): def __init__(self, k=2, tolerance=0.0001, max_iter=300): self.k_...
聚类分析:使用K-means算法或层次聚类算法进行聚类分析,将客户划分为不同的群体; 三、数据分析步骤 1.数据源 数据来自kaggle:https://www.kaggle.com/datasets/govindkrishnadas/segment/data 2.数据清洗 导入库 #导入所需库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib ...
第三部分:KMeans聚类 clf = KMeans(n_clusters=3) 表示类簇数为3,聚成3类数据,clf即赋值为KMeans y_pred = clf.fit_predict(X) 载入数据集X,并且将聚类的结果赋值给y_pred """ clf = KMeans(n_clusters=3) y_pred = clf.fit_predict(X) #输出完整Kmeans函数,包括很多省略参数 print(clf) #输出...