4. Sklearn代码解读之k-means聚类算法 1. 聚类任务 “无监督学习”(unsupervised learning)可以对无标记数据进行训练获取其内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,其中聚类(clustering)是最常用、应用最广的任务。聚类是一种将划分类别未知的数据集自动形成簇结构的方法,聚类既能作为一个单独过程用于寻找数据内在的...
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))...
kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=123,n_jobs=4).fit(iris_datascale) result=kmeans.predict([[5.6,2.8,4.9,2.0]]) ## 这里有点小问题,就是预测的数据需要使用和训练数据同样的标准化才行。 print(result) #简答打印结果 r1=pd.Series(kmeans.labels_).value_counts() r2=pd.DataFrame(kmean...
plt.savefig("kmean与mini batch kmeans 算法的比较.png") plt.show() #运行结果: K-Means算法模型训练消耗时间:0.2260s Mini Batch K-Means算法模型训练消耗时间:0.0230s K-Means算法聚类中心点: center= [[0.960918621.13741775] [1.1979318 -1.02783007] [-0.98673669 -1.09398768]] Mini Batch K-Means算法...
K-Means聚类讲解：算法和Sklearn的实现（附代码）K-Means聚类是机器学习领域中最强大的聚类算法之一。他的原因比较简单，但得出的结果也非常准确。聚类是理解数据集的非常重要的方式，因此在本文中，我们将讨论什么是聚类，为什么需要聚类以及什么是k-means聚类。什么是聚类 聚类是根据数据的属性将数据分为两个或更多组...
1.2 KMeans算法的实现原理 KMeans聚类算法实现的原理就是簇内数据相似性最高,不同簇类的数据的相似性最低。进而可以理解为在簇内的所有数据与质心之间的距离和最小,簇间的质心的距离越大学好,通常使用距离公式来衡量。在sklearn中KMeans通常使用簇内平方(Inertia)和来衡量簇内的距离。
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
K-Means算法中,需要实现确定有: 初始聚类中心的数量,距离计算公式(曼哈顿距离,欧氏距离),类簇的数量。 sklearn基础代码 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt #15个点 x1 = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 9])...
sklearn库调用 上面手动复现了K-means代码的实现,但其实sklearn库有相应的封装函数,本节介绍其调用。sklearn.cluster.KMeans,主要参数: n_clusters:k值,质心数,默认8 max_iter : int, default:最大迭代次数 tol:质心的变化率小于此值时结束,默认1e-4 ...
简介:【Python机器学习】Sklearn库中Kmeans类、超参数K值确定、特征归一化的讲解(图文解释) 一、局部最优解 采用随机产生初始簇中心 的方法,可能会出现运行 结果不一致的情况。这是 因为不同的初始簇中心使 得算法可能收敛到不同的 局部极小值。 不能收敛到全局最小值,是最优化计算中常常遇到的问题。有一类称...