使用Python实现K-means聚类算法,可以按照以下步骤进行: 导入必要的库: 首先需要导入Python编程中常用的数据处理和可视化库,如numpy用于数值计算,matplotlib用于数据可视化。 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 准备数据集: 可以随机生成一些数据作为聚类算法的数据集,或者从外部数据源加载数据。
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...
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...
基于CH 指数,K = 22 是最佳的聚类数目,此时聚类效果最佳。 3.4k-means文本聚类 定义K_cluster_analysis 函数,其中使用 MiniBatchKMeans 对文本数据进行聚类。函数接收聚类数量 K 和特征矩阵 X 作为输入。通过 fit_predict 方法,函数将文本数据聚成 K 个簇,并返回聚类模型对象、预测的簇标签 y_pred 以及 Calinski...
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 ...
简介:本文介绍了基于Python实现的k-means聚类分析算法,并通过微博考研话题的数据清洗、聚类数量评估、聚类分析实现与结果可视化等步骤,展示了该算法在文本聚类领域的应用效果。 以微博考研话题为例 思路步骤: 数据清洗: 使用pandas读取数据文件,并进行数据清洗和预处理,包括去除重复值、数据替换等。
用Python实现K聚类算法代码 python kmeans聚类算法,1、概述本篇博文为数据挖掘算法系列的第一篇。现在对于Kmeans算法进行简单的介绍,Kmeans算法是属于无监督的学习的算法,并且是最基本、最简单的一种基于距离的聚类算法。下面简单说一下Kmeans算法的步骤:选随机选取K的
Python实现 总结 前⾔ K-Means 是⼀种⾮常简单的聚类算法(聚类算法都属于⽆监督学习)。给定固定数量的聚类和输⼊数据集，该算法试图将数据划分为聚类，使得聚类内部具有较⾼的相似性，聚类与聚类之间具有较低的相似性。算法原理 1. 初始化聚类中⼼，或者在输⼊数据范围内随机选择，或者使⽤⼀些...
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。
实现思路是使用K-means算法通过高频词对文本内容进行聚类,K-means算法实现原理简单易于理解,缺点是词与词之间的顺序性和相互关系不能在分类中得到体现。实现步骤如下: 使用jieba对文本内容进行分词处理; 去掉停用词; 使用TF-IDF算法将上一步过滤后的分词列表转换成矩阵形式; ...