重复:重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化,或达到预定的迭代次数 代码: importnumpyasnpinput=np.random.rand(300,3)defkmeans(input,k,max_iter=100,tol=1e-4):# tol(float):Tolerance for convergence# np.random.choice()必须从一维ndarray/list/tuple中随机抽取数字,并组成指定size的数组centroids=input...
meanDispersions=[] for k in K: kemans=KMeans(n_clusters=k) kemans.fit(X) #计算平均离差 m_Disp=sum(np.min(cdist(X,kemans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))/X.shape[0] meanDispersions.append(m_Disp) plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-seri...
重新计算每个聚类中心点的位置,即聚类中所有点的平均位置def update_centroids(X, labels, k):# 对每个聚类计算新的中心点new_centroids = np.array([X[labels == i].mean(axis=0) for i in range(k)])return new_centroids
k-mean算法及代码实现 K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下: ...
K-means聚类算法及python代码实现 K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是一样的) 1、概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇...
重新分类24for i in range(k): # 遍历质心集25 items = ds[result==i] # 找出对应当前质心的子样本集26 cores[i] = np.mean(items, axis=0) # 以子样本集的均值作为当前质心的位置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。1import numpy as np 2...
代码语言:javascript 复制 Repeat{fori=1to mc(i):=index(form1toK)ofcluster centroid closest tox(i)fork=1toKμk:=average(mean)ofpoints assigned to cluster k} 算法分为两个步骤,第一个 for 循环是赋值步骤,即:对于每一个样例?,计算其应该属于的类。第二个 for 循环是聚类中心的移动,即:对于每一...
26 cores[i] = np.mean(items, axis=0) # 以子样本集的均值作为当前质心的位置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。1import numpy as np 2 3# 加载数据 4def loadDataSet(fileName): 5 data = np.loadtxt(fileName,delimiter='\\t') ...
data_zs=1.0*(data-data.mean())/data.std()#数据标准化 . 延伸二:Kmeans可视化案例 来源于博客:使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分 代码语言:javascript 复制 from sklearn.clusterimportKMeans from sklearn.externalsimportjoblibimportnumpyimporttimeimportmatplotlib.pyplotas...
centroids[i] = np.mean(points, axis=0) # use axis=0 to compute means across points return centroids 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 6. 把所有东西放在一起 让我们构建一个函数,该函数可以运行 K-means 算法进行所需的迭代次数,或者直到收敛。