得到cluster{C1,C2,…Ck} 起始本质就是得到特征矩阵之后在对特征矩阵执行 聚类 代码如下(jupyter运行) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import heapq from sklearn.cluster import KMeans import sklearn import pyamg #参数初始化 N=20 #用户数 distance=2000 #距离 sigma_d=...
最后,选择前k个特征向量作为新的数据表示,并在这些特征向量上进行传统的聚类算法(如K-means)。 Python实现谱聚类 在Python中,我们可以使用scikit-learn库来实现谱聚类。scikit-learn提供了一个名为SpectralClustering的类,它实现了谱聚类算法。下面是一个简单的谱聚类实现示例: import numpy as np from sklearn.clust...
谱聚类是一种基于降维的聚类算法,它由两部分组成,第一部分是对数据进行一定的变换,使得交织在一起的数据分开,第二部分是使用传统的K-means算法对变换后的数据聚类。下图中的数据单纯的使用K-means会得到非常差的结果,如第四列的数据图,但是使用谱聚类可以实现非常好的聚类效果。如下图,是python sklearn中经典聚类...
python实现: (1)首先是数据的生成: fromsklearnimportdatasets x1, y1 = datasets.make_circles(n_samples=1000, factor=0.5, noise=0.05) importmatplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline plt.title('make_circles function example') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:,1], marker='o') plt.show() x1的...
需要用到的主要库有 NumPy、scikit-learn 和 Matplotlib。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.metricsimportpairwise_distances 1. 2. 3. 4. 5. numpy:用于数学计算。
安装python和pycharm,了解python基础编程和pycharm使用。 三、实验内容 基于程序中生成的数据,补充完整下面谱聚类算法相关程序,粘贴运行成功的结果截图,并给每行程序添加注释。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans ...
1. 导入必要的Python库 python import numpy as np from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt 这里我们导入了numpy用于数学运算,SpectralClustering用于谱聚类,make_moons用于生成示例数据(...
from sklearn.cluster import SpectralClustering # 导入库 sc = SpectralClustering(n_clusters=k) # 定义谱聚类的实例 y_pred = sc.fit_predict(X) # 聚类并完成分类,完事 plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pred) #画图 调库的聚类结果: 3.2.3直接使用k-means对原始数据聚类 # 使用kmeans直接对...
下面是一个使用 Python 和 sklearn 库的谱聚类图像分割的简单示例：fromsklearn.feature_extractionimport...
(5)谱聚类对相似度图的改变和聚类参数的选择非常的敏感; (6)谱聚类适用于均衡分类问题,即各簇之间点的个数相差不大,对于簇之间点个数相差悬殊的聚类问题,谱聚类则不适用; 参考 谱聚类算法介绍 sklearn官网