sklearn.cluster.DBSCAN 实验过程: 1、建立工程,导人sklearn相关包 import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN DBSCAN主要参数: eps:两个样本被看作邻居节点的最大距离 min_samples:簇的样本数 metric:距离计算方式 例:sklearn.cluster.DBSCAN(eps=0.5, min samples=5, metric='euclidean') 表示:...
for i in range(max(labels)+1): print(f"Cluster {i+1}: {list(X[labels==i])}") print(f"Noise: {list(X[labels==-1])}") 结果为: Cluster 1: [array([1, 1]), array([1, 2]), array([2, 1])] Cluster 2: [array([8, 8]), array([8, 9]), array([9, 8])] Noise:...
cluster_std = [1.1, 0.8, 1.5] X, y= make_blobs(n_samples=500, cluster_std=cluster_std, centers=centers, n_features=2, random_state=1) #生成3组:分别是0,1,2 模拟数据可视化 plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], s=14, label="组0")##X[y==0,0]代表筛选组为0的点...
cluster_list=defaultdict(lambda: [[], []])# 定义一个字典,默认值是包含两个列表的列表 forpointinplotted_points: cluster_list[point[2]][0].append(point[0])# 类别为键,值得第一个列表是非噪声点的x cluster_list[point[2]][1].append(point[1])# 类别为键,值得第一个列表是非噪声点的y marker...
## cluster 2000 -none- numeric ## centers 20 -none- numeric ## totss 1 -none- numeric ## withinss 2 -none- numeric ## tot.withinss 1 -none- numeric ## betweenss 1 -none- numeric ## size 2 -none- numeric ## iter 1 -none- numeric ...
fromsklearn.metrics.clusterimportadjusted_rand_score # ARI指数 print("ARI=",round(adjusted_rand_score(y,clusters),2)) #> ARI=0.99 由上节可知,为了较少算法的计算量,我们尝试减小MinPts的值。 设置MinPts=2的结果: 其ARI指数为:0.99 算法的运行时间较minPts=4时要短...
plot(y[,1:2],col= (cl$cluster DBSCAN算法聚类 ds<-dbscan(y[,1:4] 结果比较图 plot(y,col=cl$cluste AGNES算法 “算法是凝聚的层次聚类方法。AGNES最初将每个对象作为一个簇,然后这些簇根据某些准则被一步一步地合并。例如,在簇A中的一个对象和簇B中的一个对象之间的距离是所有属于不同簇的对象之间...
cluster R和cluster S之间的距离计算方法: 1)最小连接距离法(Single Linkage) 取两个簇中距离最近的两个样本的距离作为这两个簇的距离。 (2)最大连接距离发(Complete Linkage) 取两个簇中距离最远的两个点的距离作为这两个簇的距离。 (3)平均连接距离法(Average Linkage) ...
from sklearn.clusterimportdbscan # eps为邻域半径,min_samples为最少点数目 core_samples,cluster_ids=dbscan(X,eps=0.2,min_samples=20)# cluster_ids中-1表示对应的点为噪声点 df=pd.DataFrame(np.c_[X,cluster_ids],columns=['feature1','feature2','cluster_id'])df['cluster_id']=df['cluster_...