dis[i,2]=np.argmin(dis[i,:2])# 将值较小的下标值赋值给dis[i,2]#4.求新的聚类中心 index1=dis[:,2]==0index2=dis[:,2]==1center1_new=np.array([x[index1].mean(),y[index1].mean()])center2_new=np.array([x[index2].mean(),y[index2].mean()])#5.判定聚类中心是否发生变...
# 导入第三方包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetrics# 随机生成三组二元正态分布随机数np.random.seed(1234)mean1=[0.5,0.5]cov1=[[0.3,0],[0,0.3]]x1,y1=np.random.multivariate_normal(mean1,cov1,1000).T#生成正态分布的随机...
k-means 算法是一种用于聚类分析的非监督学习算法。它通过将数据点划分为 k 个簇，使得每个簇中的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。这个算法的名称来源于其中的 k 个簇（clusters）和每个簇的均值（mean）。k-means 算法的工作原理 k-means 算法的工作原理可以概括为以下几个步骤：初始化中心...
(i) = ind; end for i = 1:k %找到每一类的所有数据,计算他们的平均值,作为下次计算的聚类中心 ind = find(cid==i); nc(i,:) = mean(x(ind,:)); % 统计每一类的数据个数 nr(i) = length(ind); end iter = iter + 1; end % Now check each observation to see if the error can be...
1.对于以下数据点，请采用k-means方法进行聚类（手工计算）。假设聚类簇数k=3，初始聚类簇中心分别为数据点2、数据点3、数据点5。解：正在进行第1次迭代初始质心为B、C、EAB = 2.502785AC = 5.830635AE = 7.054443DB = 3.819911DC = 1.071534DE = 7.997158因此，第一簇：{A，B}；第二簇：{C，D...
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:对于每一个类?,重新计算该类的质心...
一.距离度量和相似度度量方法 1.距离度量 2.相似度 二.K-means算法原理 1.选取度量方法 2.定义损失函数 3.初始化质心 4.按照样本到质心的距离进行聚类 5.更新质心 6.继续迭代 or 收敛后停止 聚类分析是一类非常经典的无监督学习算法。聚类分析就是根据样本内部样本“子集”的之间的特征找到相似度最接近的一堆...
KMean聚类算法 1.可以向KMeans传入的参数: sklearn官网所提供的参数说明有9个,我们使用时,如无特别需要,一般只有第一个参数(n_cluster)需要设置,其他参数直接采用默认值即可。 一种示例: klearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, verbose=0, ...
对于监督学习而言,回归和分类是两类基本应用场景;对于非监督学习而言,则是聚类和降维。K-means属于聚类算法的一种,通过迭代将样本分为K个互不重叠的子集。 对于K-means聚类而言,首先要确定的第一个参数就是聚类个数K。具体的方法有以下两种,第一种是目的导向,根据先验知识或者研究目的,直接给定一个具体的K值,比如...