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: kemans=KMeans(n_clusters=k) kemans.fit(X) #计算平均离差 m_Disp=sum(np.min(cdist(X,kemans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))...
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...
min_d=distance(e,centroids[pi])forjinrange(k):if(distance(e,centroids[j])<min_d): min_d=distance(e,centroids[j]) pi=j cla_tmp[pi].append(e)#添加点到相应的聚类容器中forminrange(k):if(n-1==i):breakcentroids[m]=means(cla_tmp[m])#迭代更新聚类中心cla_tmp[m]=[] dis=0foriin...
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)...
MATLAB的机器学习工具箱和深度学习工具箱都非常强大,然而官方对于无监督学习中的聚类迟迟没有一个很完善的工具箱,于是我开发了该工具箱,该工具箱不仅能得到聚类结果,还支持自动生成代码帮助大家复现结果。 借助该工具箱,能够很方便地使用k-means聚类,工具箱支持一键生成肘部图帮助确定最佳聚类簇数,也能使用使用轮廓系数...
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。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个...
K-means聚类算法的python代码如下: #导入所需要的包import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans #设置参数K = 5 #聚类的簇数dataSet = np.array([[1,2],[2,3],[3,4],[4,5],[5,6],[6,7]]) #数据集n_features = 2 #特征数 #构建KMeans模型model = KMeans(n_clusters=K, ran...
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) n_samples=300:生成300个数据点。
进行k-means算法迭代,划分簇 :param Y: Y是对应X正确的种类 :param iterators: 算法迭代次数 :param data: 数据集(X, Y) X是测试点, :param k:最终要划分出簇的个数 :param calculate_method:计算距离使用的公式 默认为计算两点间的欧式距离,可以通过传递计算距离的方法名来更改计算距离方式 ...