一、实验目的 了解聚类算法和K-Means的基本概念 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验 二、实验内容与实验步骤 环境搭建 数据预处理 模型建立与训练 模型评估 这是一个完整的实验步骤,我们首先根据手册实现基础实验——鸢尾花聚类实验,接着改动实验中K的数值以及质心
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚...
一、聚类算法的简介 二、K-means聚类算法 三、K-means原理 1、K值的说明 2、K值的选择 3、距离度量 4、新质心的计算 5、是否停止K-means 6、目标函数 四、代码实现和详解 五、应用K-means算法对鸢尾花数据集进行聚类 1、数据准备 2、实现步骤 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富...
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分:层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。 问题01:使用R中建立的鸢尾花数据集。 (a):k-means聚类 讨...
为了对鸢尾花数据进行k-means算法聚类并使用matplotlib绘制聚类结果图,我们可以按照以下步骤进行: 1. 加载鸢尾花数据集 首先,我们需要加载鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是机器学习和统计学中常用的一个数据集,包含了150个鸢尾花样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)以及对应的类别标签(Setosa...
1.分析iris数据集的数据特征 2.介绍两种数据集获取方式:直接从sklearn中获取;用下载的数据集 3.实现k-means算法的两种方式:手写算法过程;直接使用sklearn的聚类方法 三,实验过程 3.1导入相关包 numpy:python第三方库,用于科学计算 matplotlib:python第三方库,主要用于进行可视化 sklearn:python的重要机器学习库,其中...
五、聚类模型评估 ① 轮廓系数 ② 卡林斯基 - 哈拉巴斯指数 ③ FMI评价法 一、数据集探索 iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher,1936收集整理。iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个...
本练习问题包括:使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分:k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。画一个图来显示聚类的情况(b)部分:层次聚类使用全连接法对观察值进行聚类。使用平均和单连接对观测值进行聚类。绘制上述聚类方法的树状图。
本练习问题包括:使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分:k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分:层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图...
k-means聚类函数 先放例程 分段解析 PART1——载入数据集 PART2——画出数据集分布图 PART3——kmeans对数据集聚类 PART4——确定坐标栅格 PART5——kmeans对网格点聚类 PART6——作图 鸢尾花数据集 k-means聚类函数 先放例程 官方例程点这☜Train a k-Means Clustering Algorithm. ...