参数n_clusters(即聚成几类,K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心)def__init__(self,n_clusters=6,max_iter=300,centroids=[]):self.n_clusters=n_clustersself.max_iter=max_iterself.centroids=np.array(centroids,dtype=float)#数组转换为矩阵#训练模型方法,K-Means聚类...
3. 如果K值未知,可采用肘部法选择K值(假设最大分类数为9类,分别计算分类结果为1-9类的平均离差,离差的提升变化下降最抖时的值为最优聚类数K): 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...
k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: } 其伪代码如下: *** 创建k个点作为初始的质心点(随机选择)...
很显然,欧式距离d(xi,xj)等于我们每一个点的特征去减去另一个点在该维度下的距离的平方和再开根号,十分容易理解。 我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们...
原理+代码｜Python实现 kmeans 聚类分析 来源：早起Python 作者：萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用，因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法，这种方法...
K-Means算法是机器学习中一个非常简单且使用的聚类算法。其只具备一个超参数K,代表着样本的类别数。假设k=2则表示我们希望将样本分为两类,另外k-means能够自主寻找样本数据的内部结构。该算法是基于假设:特征空间中相近的两个样本很可能属于同一类别。
以下是我的代码，包含注释、空行总共26行，有效代码16行。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...
make_blobs:用于生成聚类算法的测试数据集。 KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。 2. 生成示例数据 X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,n_features=2,cluster_std=0.60,random_state=0) ...
利用python 实现 K-Means聚类 一.k-means聚类算法简介 (一)k-means聚类算法的概念 k-means算法是很典型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。
kmeans实现逻辑：需要输入待聚类的数据和欲聚类簇数k 1.随机生成k个初始点作为质心 2.将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中 3.对每个簇的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变 k是聚类个数，可以根据我们的经验给数值，也可以通过程序初步预测k设置为多少对聚类最准确。本...