(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...
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...
如果想直接使用现成的软件,那么直接使用GooSeeker数据管家软件即可,其中集成了kmeans聚类功能和可视化展示。 1 背景介绍 1.1 实验目的 在《Jupyter Notebook使用Python做K-Means聚类分析》和《机器学习库sklearn的K-Means聚类算法的使用方法》这两篇notebook中,我们对kmeans算法做了如下的介绍和实验: 什么是K-means...
k-means算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离 四、实验内容 1. 随机生成100个数,并对这100个数进行k-mean聚类(k=3,...
一,实验目的 1.理解并掌握k均值聚类算法 2.掌握数据分析的设计原理以及构建流程 3.掌握运用python对数据集做聚类分析的方法 二,实验内容 1.分析iris数据集的数据特征 2.介绍两种数据集获取方式:直接从sklearn中获取;用下载的数据集 3.实现k-means算法的两种方式:手写算法过程;直接使用sklearn的聚类方法 三,实验...
本实验基于KMeans算法对超市客户进行了聚类分群。通过对客户购物数据进行聚类,我们成功将客户分为不同的群体。每个群体代表了具有相似购物行为和偏好的客户群体。通过实验结果,我们发现了客户群体之间的明显差异和共性。不同群体的客户在购买频率、购物金额和购买种类等方面有所区别。这为超市提供了重要的市场细分信息,帮助...
本实验的目的是通过K-means算法来实现机器视觉的相关任务,如图像分割、图像压缩、目标追踪等,并了解K-means算法在机器视觉中的应用和效果。 K-means算法是一种聚类算法,其基本思想是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇,使得同一个簇内的数据点之间的距离最小化,而不同簇之间的距离最大化。在机器视觉中,K-means...
1、实验三 K-Means聚类算法 一、 实验目的 1) 加深对非监督学习的理解和认识 2) 掌握动态聚类方法K-Means 算法的设计方法 二、 实验环境 1) 具有相关编程软件的PC机 三、 实验原理 1) 非监督学习的理论基础 2) 动态聚类分析的思想和理论依据 3) 聚类算法的评价指标四、算法思想K-均值算法的主要思想是先在...
三、实验基本原理 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。 我们以一个二维的例子来说明下聚类的目的。如下图左所示,假设我们的n个样本点分布在图中所示的...
实验三K-Means聚类算法 一、实验目的 1)加深对非监督学习的理解和认识 2)掌握动态聚类方法K-Means算法的设计方法 二、实验环境 1)具有相关编程软件的PC机 三、实验原理 1)非监督学习的理论基础 2)动态聚类分析的思想和理论依据 3)聚类算法的评价指标 四、算法思想 K-均值算法的主要思想是先在需要分类的数据中寻...