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...
步骤4 迭代步骤2和步骤3,直至满足退出条件(中心点不再变化) Python代码实现 本代码参考了https://mubaris.com/posts/kmeans-clustering/这篇博客, 用于聚类的数据集可从GitHub上下载到,下载的地址https://github.com/mubaris/friendly-fortnight/blob/master/xclara.csv Python代码如下: 导包,初始化图形参数,导入...
[3.65208848 4.44383585]] 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...
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 各个聚类的性能对比: 代码语言:java...
K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 2、核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时...
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 ...
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...