首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分的聚类算法; 接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类...
K均值算法是一种简单而有效的聚类算法,适用于各种类型的数据集,并且具有较快的运行速度。通过使用Python的NumPy库,我们可以实现K均值算法,并对数据进行聚类分析。 希望本文能够帮助读者理解K均值聚类算法的基本概念,并能够在实际应用中使用Python实现K均值算法。
以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,通过迭代的方法逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2.3 算法步骤 先随机选取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。一旦全部...
首先将所有点作为一个簇,然后使用K-均值算法(k=2)对其划分。下一次迭代时,选择有最大误差的簇进行划分。该过程重复直到k个簇创建成功为止。 附录 文中代码及数据集:https://github.com/Professorchen/Machine-Learning/tree/master/kMeans
【其它】实验项目:乳腺癌诊断聚类分析(4课时) 实验任务:运用数据分析方法以及Python数据分析和机器学习软件包,设计一个K均值聚类算法,根据提供的病例数据,实现乳腺癌的诊断分析。 (1) 分析乳腺癌样本数据,对数据进行预处理; (2) 设计K均值聚类算法,并用样本数据训练模型; (3) 计算分类正确性,分析实验结果。 实验...
K均值(K-Means)算法是一种常用的聚类算法,它将数据集分成K个簇,每个簇的中心点代表该簇的质心,使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是K均值算法? K均值算法是一种迭代的聚类算法,其基本思想是通过不断迭代优化簇...
【摘要】 K均值(K-Means)算法是一种常用的聚类算法,它将数据集分成K个簇,每个簇的中心点代表该簇的质心,使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是K均值算法?K均值算法是一种迭代的聚类算法,其基本思想是通过不断迭...
python 用sklearn实现k均值聚类算法random_state sklearn支持的聚类算法,使用到的数据集文件:一、无监督学习-聚类聚类就是对大量未知标注的数据集,按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别,使类别内的数据比较相似,类别之间的数据相似度比较小,属于无