参数n_clusters(即聚成几类,K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心)def__init__(self,n_clusters=6,max_iter=300,centroids=[]):self.n_clusters=n_clustersself.max_iter=max_iterself.centroids=np.array(centroids,dtype=float)#数组转换为矩阵#训练模型方法,K-Means聚类...
import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist K=range(1,10) 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))...
如果3个支持函数都可以正常运行,就可以准备实现完整的K-means算法了,该算法会创建K个质心,然后将每个点分配到最近的质心,再重新计算质心,直到数据点的簇分配结果不再改变为止。具体代码如下: 上面的代码给出了完整的K-means算法。上述算法的运行逻辑如下:在第一步建立的Kmeans()函数接受4个输入参数。只有数据集及...
kmeans聚类算法代码 K-means是一种经典的聚类算法,通过将数据划分为k个簇来实现聚类。下面是一个Python实现的K-means算法代码示例: ```python import numpy as np def kmeans(X, k, max_iters=100): #随机选择k个中心点 centers = X[np.random.choice(range(len(X)), k, replace=False)] for _ in...
K-means算法的作用就是将数据划分成K个簇,每个簇高度相关,即离所在簇的质心是最近的。 下面将简介K-means算法原理步骤。 算法原理 随机选取K个质心 随机3个点为质心(红黄蓝),淡蓝色为数据。 附可视化代码: 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotasplt ...
kmeans 函数是算法的主入口,它初始化中心点,然后在每次迭代中分配聚类并更新中心点,直到满足收敛条件。 最终函数返回聚类中心点 centroids 和每个点的聚类标签 labels。 算法演示视频: 设定随机生成400个点,分割成4个聚类(k=4): 算法其他情况演示: 为了更好地展...
2 代码解释 3 实操 3.1 构建聚类数目为3的KMeans模型 3.2 占比饼图 3.3 轮廓系数值 3.4 使用for循环计算聚类个数为2至9时的轮廓系数值,寻找最优聚类个数 1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据...
原理+代码｜Python实现 kmeans 聚类分析 来源：早起Python 作者：萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用，因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法，这种方法...
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作为最终目标。 2、核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时...
以下是我的代码，包含注释、空行总共26行，有效代码16行。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...