1)初始分类数目k值很难估计,不确定应该分成多少类才最合适(ISODATA算法通过类的自动合并和分裂,得到较为合理的类型数目k。这里不讲这个算法) 2)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题,其可以有效地选择初始点) 算法流程如下: 1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javas...
2. 引用Python库将样本分为两类(k=2),并绘制散点图: #只需将X修改即可进行其他聚类分析 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans kemans=KMeans(n_clusters=2) result=kemans.fit_predict(X) #训练及预测 print(result) #分类结果 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-s...
对k的选择可以先用一些算法分析数据的分布,如重心和密度等,然后选择合适的k (2)对k个初始质心的选择比较敏感,容易陷入局部最小值。例如,我们上面的算法运行的时候,有可能会得到不同的结果,如下面这两种情况。K-means也是收敛了,只是收敛到了局部最小值: 改进: 有人提出了另一个成为二分k均值(bisecting k-mean...
这部分代码完成了kmeans算法中为数据点决定所属类别以及迭代更新类中心点的主要功能。 注意numpy库的返回最小值索引的argmin函数以及计算平均值的mean函数的使用方法 showcluster函数中,利用matplotlib库的plot函数将不同类别数据以不同颜色展现出来。 完整Python代码如下: importnumpy as npimportmatplotli...
然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类具体应用; 最后,对K-means进行总结,指出K-means的优缺点,K-means的改进办及聚类和分类的区别。 本文目录如下: 1. K-means基础 1.1. 聚类 1.2. 聚类分类 1.3. 基于划分的聚类算法 ...
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。只有数据集及簇的数目是必选的,而用来计算距离(我们这里用的是欧式距离)和创建初始质心的函数都是可选的(这里用的是randCent函数)。Kmeans()函数一开始确定数据集中数据点的总数,然后创建一个矩阵来存储每...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 ...
构建K-Means算法的代码如下: def kmeans(data, k, cent): ''' kmeans算法求解聚类中心 :param data: 训练数据 :param k: 聚类中心的个数 :param cent: 随机初始化的聚类中心 :return: 返回训练完成的聚类中心和每个样本所属的类别 ''' m, n = np.shape(data) # m:样本的个数;n:特征的维度 ...
kmeans聚类算法代码python画三维图 kmeans聚类 python 概念 聚类分析:是按照个体的特征将它们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大差异性 无分类目标变量(Y)——无监督学习 K-Means划分法、DBSCAN密度法、层次聚类法 1、导入数据...