K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 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...
1、使用 K-means 模型进行聚类,尝试使用不同的类别个数 K,并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集,至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下 的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论,发现能解释数据的最好的 K 值。 二、算法原理 首先...
print("使用欧式距离聚类开始。。。") estimator = KMeans(n_cluster=5, algorithm=euclid_distance) # 默认是使用欧式距离计算 # 使用训练集来聚类,找到每个种类对应的簇中心 estimator.fit(x_train) # 根据训练好的结果,对整个图像进行聚类 y_predict = estimator.predict(img) # 将聚类结果显示 image = rec...
# k-means 聚类 from numpy import unique from numpy import where from sklearn.datasets import make...
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
使用python实现KMeans结果如下: 最终代码如下: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpdbdefmain():dataset=[]datasetfile=open('testSet.txt','r',encoding='utf-8')forlineindatasetfile:linearr=line.strip().split('\t')dataset.append([float(linearr[0]),float(linearr[1])])dataset=np....
二、kmeans聚类原理 kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的，它是基于划分方法聚类的，原理是先初始化...
Python手动实现kmeans聚类和调用sklearn实现 1. 算法步骤 随机选取k个样本点充当k个簇的中心点; 计算所有样本点与各个簇中心之间的距离,然后把样本点划入最近的簇中; 根据簇中已有的样本点,重新计算簇中心; 重复步骤2和3,直到簇中心不再改变或改变很小。
聚类分析(main.py): 聚类数量的选择和评估使用拐点法和轮廓系数法实现。通过评估不同聚类数量下的总的簇内离差平方和,可以找到一个合适的聚类数量,以便在K-Means算法(k-means.py)中应用于考研数据的聚类分析。选择最佳的聚类数量有助于获得更准确且有意义的聚类结果,并提供对数据的更深入理解和洞察。
KMeans算法在Python中可以通过使用Scikit-learn库来实现,该库提供了一个名为KMeans的类用于聚类分析。实现过程主要包括:选择合适的K值、数据预处理、运行KMeans算法、评估模型效果。接下来,我们将详细描述这一实现过程和每一个步骤。 一、选择K值 对于KMeans算法来说,K值的选择是至关重要的。K值代表了最终模型要分成...