手把手教你做数学建模分类模型——聚类分析(K-means聚类) #数学建模 #全国大学生数学建模 #spssau #数据分析 #聚类分析 - SPSSAU于20230906发布在抖音,已经收获了14.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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))...
data: 2.5 构建模型 采用计算SSE的方法,尝试找到最好的K数值。 nums,SSE=test_Kmeans_nclusters(data)sns.set(font_scale=1.2)plt.rc('font',family=['Times New Roman','SimSun'],size=12)# 绘图观测SSE与簇个数的关系fig=plt.figure(figsize=(10,8))ax=fig.add_subplot(1,1,1)ax.plot(nums,SSE...
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,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
4.3构建TF-IDF模型 4.4KMeans聚类 4.5可视化 5.总结 1.TF-IDF算法介绍 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件...
# 3.构建KMeans聚类模型 cluster=KMeans(n_clusters=3,random_state=123).fit(x_) # 3.1 获取聚类质心 center=cluster.cluster_centers_ # [[0.75733298 0.79374354 0.69419238 0.73003765 0.76950062 0.36757645, 0.75709318], [0.1233337 0.17513685 0.37817899 0.18671025 0.16252742 0.49856915, 0.27928792], [0.38349003...
模型代码演示 # 读取iris数据集iris = pd.read_csv(r'iris.csv')# 提取出用于建模的数据集XX = iris.drop(labels ='Species', axis =1)# 构建Kmeans模型kmeans = KMeans(n_clusters =3) kmeans.fit(X)# 聚类结果标签X['cluster'] = kmeans.labels_# 各类频数统计X.cluster.value_counts()# 导入...
Python实现K-Means聚类算法 基于K-Means的RFM客户分群构建 对比与总结 一K-Means聚类原理与算法步骤 原理 "人以类聚,物以群分",这句话就是K-Means模型的思想点。其中,K代表类别数量(Tips:在机器学习中,自变量又叫预测变量,因变量又叫目标变量)。而Means代表每个类别中样本的均值,因此这个Means也即均值的意思(Ti...
'''# 简单查看下如何创建模型# 模型 = 算法 + 预处理后的数据kmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=666,n_jobs=-1)y_predict=kmeans.fit_predict(X)silhouette_score(X,y_predict)#结果:0.9727905413052251 此数接近1,说明构建的模型还是可行的#查看模型的属性:labels_kmeans.labels_''' ...
1,原型聚类:K-means 2,模型聚类:高斯混合聚类(GMM) 3,其他聚类形式 三、code:K-means 一、聚类概述: 在无监督学习中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,其中,应用最广的是聚类算法。 聚类的一个重要应用是用户的分组与归类。