(1)同时采用密度和含糖率数据(见上一个实验)作为特征,设类别数为 2,利用 K-Means 聚类方法对数据进行聚类 (2)将聚类结果表示在二维平面上 上述过程代码输入如下: #k均值聚类from sklearn.cluster import Birch # 从sklearn.cluster机器学习聚类包中导入Birch聚类from sklearn.cluster import KMeans # 从sklearn...
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。 图1 二维空间聚类的例子 [1] 上个世纪50/60年代,K-Means聚类算法分别在几个不同的科学研究领域被独立...
一、实验目的 了解聚类算法和K-Means的基本概念 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验 二、实验内容与实验步骤 环境搭建 数据预处理 模型建立与训练 模型评估 这是一个完整的实验步骤,我们首先根据手册实现基础实验——鸢尾花聚类实验,接着改动实验中K的数值以及质心的选值来测试创新设计。 三、实验环境...
K-means聚类算法步骤 在python下使用随机生成的测试数据进行kmeans算法实验 调用机器学习库sklearn里现成的函数进行kmeans算法实验 有同学留言指出上面的实验都是使用随机生成的测试数据进行的,希望我们基于一些有实际意义的社交媒体数据进行类似的算法实验,这样他们在论文写作时可以更好的参考借鉴。 我们认为这个建议很好,...
K均值聚类分析算法步骤：① K-means算法首先需要选择K个初始化聚类中心 ② 计算每个数据对象到K个初始化聚类中心的距离，将数据对象分到距离聚类中心最近的那个数据集中，当所有数据对象都划分以后，就形成了K个数据集（即K个簇）③ 接下来重新计算每个簇的数据对象的均值，将均值作为新的聚类中心 ④ 最后计算每个...
聚类算法之K-means实践 聚类算法总结 一‘层次’方法 层次方法创建给定数据对象集的层次分解。根据层次的分解的形成方式,层次的方法又可以分为凝聚和分裂方法。 凝聚法:自底向上。开始将每个对象形成单独的组,然后层次合并相似的组,直到所有的组合合并成一个或者满足某个终止条件。
一、实验目的 1. 理解K-means聚类算法的基本原理 2. 学会用python实现K-means算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三、实验简介 1 K-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不...
一、实验目的 1. 理解K-means聚类算法的基本原理 2. 学会用python实现K-means算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三、实验简介 1 K-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不...
K-means算法的具体步骤如下: 2.3算法优缺点 K-Means的主要优点有: 1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。 4)主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 K-Means的主要缺点有: 1)K值的选取不好把握 2)对于不是凸的数据集比较难收敛 ...
对于K-means聚类而言,首先要确定的第一个参数就是聚类个数K。具体的方法有以下两种,第一种是目的导向,根据先验知识或者研究目的,直接给定一个具体的K值,比如根据实验设计的分组数目定K值,根据样本的不同来源定K值等;第二种方法称之为Elbow, 适合没有任何先验的数据,通过比较多个K值的聚类结果,选取拐点值,图示如下...