给定一个数据点集合和需要的聚类数目K,K由用户指定,K均值算法根据某个距离函数反复把数据分入K个聚类中。 K均值算法优势在于它速度很快,原理简单、易于操作,但是也有缺点:(1)必须选择有多少个组或类;(2)不同的算法运行中可能产生不同的聚类结果,结果不可重复,缺乏一致性;(3)常常终止于局部最优;(4)对噪声和...
K-means是一种经典的聚类算法,它将样本分为K个簇,使得同一个簇内的样本相似度最高,而不同簇间的样本相似度最低。 K-means聚类算法原理 K-means算法的原理很简单。首先,随机选择K个初始聚类中心,然后对于每个样本点,计算它与各个聚类中心的距离,将其划分到离它最近的聚类中心所在的簇中。接着,重新计算每个簇...
步骤1:导入必要的库 importpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotasplt 1. 2. 3. 在这一步中,我们导入了pandas用于数据处理,KMeans用于实现K-means算法,matplotlib.pyplot用于数据可视化。 步骤2:加载数据集 data=pd.read_csv('iris.csv') 1. 这行代码使用pd.read_csv()函数加载名...