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。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚...
一、聚类算法的简介 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...
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 ...
1 K-Means算法引入基于 相似性度量,将相近的样本归为同一个子集,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大[1],这就是(空间)聚类算法的本质。而K-Means正是这样一种算法的代表。上个世…
2. K-Means聚类算法 2.1 基本概念 2.2 算法流程 3. K-Means聚类算法实现 3.1 鸢尾花数据集 3.2 准备工作 3.3 代码实现 3.4 结果展示 4. 问题与解析 1. 作者 张勇 2. K-Means聚类算法 2.1 基本概念 K-Means聚类算法即K均值算法,是一种迭代求解的聚类分析算法,是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行...
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...
【sklearn练习】KMeans --- iris(鸢尾花)数据集聚类评估,文章目录一、数据集探索二、数据预处理三、构建模型获取结果四、聚类结果可视化五、聚类模型评估①轮
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告,包括一些图形和统计输出。 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...
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。
PCADF$KMeans预测<- Pred #绘制图表 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 ...