self.clusterAssment =Noneself.labels =Noneself.sse =None# 计算两个向量的欧式距离defdistEclud(self, vecA, vecB):returnnp.linalg.norm(vecA - vecB)# 计算两点的曼哈顿距离defdistManh(self, vecA, vecB):returnnp.linalg.norm(vecA - vecB,ord=1)# 为给点的数据集构建一个包含k个随机质心的集合d...
我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应...
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：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
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...
知识与技巧、特征工程(数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法)、回归拟合(线性回归、BP神经网络、极限学习机)、分类识别(KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等)、聚类分析(K均值、DBSCAN、层次聚类)、关联分析(关联规则、协同过滤、Apriori算法)的基本原理及Python代码实现...
一、FCM聚类 1.简介 模糊C均值聚类(FCM),即模糊ISODATA,是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年,Bezdek提出了该算法,作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进。 2.基本步骤 (1)选择初始聚类中心Zi(0) (2)计算初始隶属度矩阵U(0) ...
不足20行Python代码,高效实现K-means均值聚类算法 (由Python大本营付费下载自视觉中国) 作者 | 天元浪子 来源 | CSDN博客 scikti-learn 将机器学习分为4个领域,分别是分类(classification)、聚类(clustering)、回归(regression)和降维(dimensionality reduction)。k-means均值算法虽然是聚类算法中比较简单的一种,却...
python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的)。K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下: ...
这是网上比较流行的 k-means 均值聚类算法代码,包含注释、空行总共57行,有效代码37行。 1importnumpyasnp 2 3# 加载数据 4defloadDataSet(fileName): 5data = np.loadtxt(fileName,delimiter='t') 6returndata 7 8# 欧氏距离计算 9defdistEclud(x,y): ...
python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的)。K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下: ...