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的AI工具,详见使用说...
K-Means算法是机器学习中非常常见且重要的算法,又名K均值聚类算法。 放个官方解释 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...
x sse也是聚类的目标函数,两次运行k-means算法产生的两个不同的簇集,选sse最小的那个 3.4 k-means实现过程 in [6] #法一:直接手写实现 #欧氏距离计算 def disteclud ( x,y ): return np.sqrt(np. sum ((x-y)** 2 )) #计算欧氏距离 #为给定数据集构建一个包含k个随机质心centroids的集合 def ...
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...
plot(PCA, y = PC1, x = PC2,col = "预测\n聚类", caption = "鸢尾花数据的前两个主成分,椭圆代表90%的正常置信度,使用K-means算法对2个类进行预测") + PCA双曲线图 萼片长度~萼片宽度图的分离度很合理,为了选择在X、Y上使用哪些变量,我们可以使用双曲线图。
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...
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. ...
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。
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。 使用R中的鸢尾花数据集k-means聚类 讨论和/或考虑对数据进行标准化。
plot(PCA, y = PC1, x = PC2,col = "预测\n聚类", caption = "鸢尾花数据的前两个主成分,椭圆代表90%的正常置信度,使用K-means算法对2个类进行预测") + 向下滑动查看结果▼ 点击标题查阅往期内容 R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 ...