kmeans聚类算法代码 K-means是一种经典的聚类算法,通过将数据划分为k个簇来实现聚类。下面是一个Python实现的K-means算法代码示例: ```python import numpy as np def kmeans(X, k, max_iters=100): #随机选择k个中心点 centers = X[np.random.choice(range(len(X)), k, replace=False)] for _ in...
原理+代码｜Python实现 kmeans 聚类分析 来源：早起Python 作者：萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用，因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法，这种方法计...
kmeans=KMeans(n_clusters=4)kmeans.fit(X)# 计算轮廓系数 score=silhouette_score(X,kmeans.labels_)print(f'Silhouette Score: {score}')# 绘制聚类结果 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=kmeans.labels_,cmap='viridis')plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],s...
importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltdefdistance(point1,point2):# 计算距离(欧几里得距离)returnnp.sqrt(np.sum((point1-point2)**2))defk_means(data,k,max_iter=10000):centers={}# 初始聚类中心# 初始化,随机选k个样本作为初始聚类中心。 random.sample(): 随机不重复抽取k个值n_dat...
k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心:
kmeans聚类算法python代码kmeans 聚类算法 python 代码 K-means 聚类算法是一种常用的聚类分析方法,可以将数据集分成 K 个不 同的簇,使得簇内的数据点尽可能相似,簇间的数据点尽可能不同。以下是一个 使用Python 和 scikit-learn 库实现 K-means 聚类算法的示例代码: from sklearn.cluster import KMeans ...
means聚类算法matlab程序代码clearclcx K-means聚类算法matlab程序代码 clear clc x=[0 0;1 0;0 1;1 1;2 1;1 2;3 2;6 6;7 6;8 6;6 7;7 7;8 7;9 7;7 8;8 8;9 8;8 9;9 9]; z=zeros(2,2); z1=zeros(2,2); z=x(1:2,1:2); % % 寻找聚类中心 while 1 count=zeros(2...
以下是我的代码，包含注释、空行总共26行，有效代码16行。1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每...
构建K-Means算法的代码如下: def kmeans(data, k, cent): ''' kmeans算法求解聚类中心 :param data: 训练数据 :param k: 聚类中心的个数 :param cent: 随机初始化的聚类中心 :return: 返回训练完成的聚类中心和每个样本所属的类别 ''' m, n = np.shape(data) # m:样本的个数;n:特征的维度 ...