代码语言:javascript 复制 function[Idx,Center]=K_means(X,xstart)%K-means聚类%Idx是数据点属于哪个类的标记,Center是每个类的中心位置%X是全部二维数据点,xstart是类的初始中心位置 len=length(X);%X中的数据点个数 Idx=zeros(len,1);%每个数据点的Id,即属于哪个类C1=xstart(1,:);%第1类的中心位置C2=...
代码效果: 不过这个只能实现2种聚类 python代码: 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnp from matplotlibimportpyplotclassK_Means(object):# k是分组数;tolerance‘中心点误差’;max_iter是迭代次数 def__init__(self,k=2,tolerance=0.0001,max_iter=300):self.k_=k self.tolerance_...
借助该工具箱,能够很方便地使用k-means聚类,工具箱支持一键生成肘部图帮助确定最佳聚类簇数,也能使用使用轮廓系数 、间隔统计量 、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数这四种内部评估方法帮助确定最佳聚类簇数,这些方法的介绍可看这篇文章: MATLAB进行聚类时确定簇数k的四种内部评估方法 数学建模学习交流 本工具箱...
KMeans算法主体: classKMeans():"""使用Python语言使用聚类算法"""def__init__(self,k,times):#聚成k类,在内部迭代times次self.k=kself.times=timesdeffit(self,X):"""根据提供的训练数据,对模型进行训练X:类数组类型,[样本数量,特征数量]待训练的样本特征属性"""X=np.asarray(X)#转成np.array类型np...
K-Means聚类 K均值聚类是一种动态聚类法,为了改进之前的算法在样品个数很大时内存和时间都消耗极大的缺点;即一种动态聚类法,先粗略分一下类,然后按照某种最优原则进行修正,直到分类比较合理为止; 思想: 先假定样本可分为C类,选定C个初始聚类中心,然后根据最小距离原则将每个样本分配到某一类中,之...
%这是一个简单的k均值聚类批处理函数 %待分类的样本x=mvnrnd(mu,siguma,20) %idx3=kmeans(x,3,'distance','city');或者 %idx4=kmeans(x,4,'dist','city','display','iter');这个可以显示出每次迭代的距离和 %显示分类轮廓图[silh4,h]=silhouette(x,idx4,'city');xlable('silhouette % value'...
下面是一个示例代码，它实现了K-means++聚类算法：import numpy as np def kmeanspp(X, k):n_samples, n_features = X.shape # 初始化第一个质心 centroids = [X[np.random.randint(n_samples)]]# 计算剩余k-1个质心 for i in range(1, k):# 计算每一个样本到最近质心的距离 distances = np....
手把手教你做数学建模分类模型——聚类分析(K-means聚类) #数学建模 #全国大学生数学建模 #spssau #数据分析 #聚类分析 - SPSSAU于20230906发布在抖音,已经收获了14.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
K-means聚类算法 聚类是指将数据划分成多个组的任务,每一个组都叫做簇。聚类的目标就是要划分数据,使得每一个组里面的元素非常相似,但不同组里面的数据又非常不同,简单来说就是叫分类。我们通过聚类可以很方便地让我们对数据进行处理,把相似的数据分成一类,从而可以使得...
下面给出针对问题二的整体思路和代码(后续继续分析,不再重复收费,购买后加好友一对一指导): 骚操作,让评委眼前一亮(迁移学习+Kmeans聚类特征生成): 方案一,迁移学习:源域与目标域。材料所给有两个训练集,一个语音满意度样本一个上网满意度样本。两个样本有重复特征,因此考虑通过一定规则将语音满意度样本迁移到满...