k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚...
为了对鸢尾花数据进行k-means算法聚类并使用matplotlib绘制聚类结果图,我们可以按照以下步骤进行: 1. 加载鸢尾花数据集 首先,我们需要加载鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是机器学习和统计学中常用的一个数据集,包含了150个鸢尾花样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)以及对应的类别标签(Setosa...
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...
基于爱数科平台(http://www.idatascience.cn ),使用K-Means对鸢尾花数据集进行聚类分析,然后使用柱状图对不同类的样本数结果进行可视化分析,最后对聚类结果进行评估。自动生成报告。
k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标是使得各类的聚类平方和最小,即最小化: ...
聚类分析是一种无监督学习方法,通常用于数据的分组。在本示例中,我们将使用K-means聚类算法对iris数据集进行聚类,尝试将鸢尾花数据集分为不同的簇,来进行聚类分析。 目标: 使用K-means算法进行聚类 评估聚类效果 可视化聚类结果 步骤1: 加载数据并准备数据 ...
注:鸢尾花数据集在sklearn中有保存,我们可以直接使用库中的数据集 二、k-means代码原理 K-means算法是典型的基于距离(欧式距离、曼哈顿距离)的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
使用K-means聚类算法筛实现鸢尾花聚类 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 鸢尾花数据集描述 1、包含3种类型数据集,共150条数据 ;2、包含4项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度 导入相关包 In [1] import matplo...
K-means应用案例。 K-means是一种常见的聚类算法,它可以对数据进行分组,找出数据中的相似性,并将数据划分为不同的类别。在实际应用中,K-means算法被广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分割等领域。下面将介绍K-means算法在实际案例中的应用。 首先,我们来看一个简单的K-means应用案例,鸢尾花数据集。鸢尾花数据集...
Python利用k均值聚类算法实现鸢尾花分类 k均值聚类python代码,目录工作原理python实现算法实战对mnist数据集进行聚类小结附录工作原理聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的)。K-均值算法可以发现k