2. 使用 K-means 算法对测试集进行聚类。由于 K-means 没有类别标签，所以聚类结果将是无标签的。3....
通过z-分数(z-score)标准化对特征进行标准化,确保所有特征都在相同的尺度上,防止任何一个特征由于其幅度(magnitude)而在模型调整中占主导地位。这种缩放过程可以显著影响模型的性能。 此外,K均值聚类(K-means clustering)和主成分分析(PCA)之间存在根本联系,这在Ding...
因此 KMeans 追求的是,求解能够让Inertia最小化的质心。 KMeans有损失函数吗?损失函数本质是用来衡量模型的拟合效果的,只有有着求解参数需求的算法,才会有损失函数。KMeans不求解什么参数,它的模型本质也没有在拟合数据,而是在对数据进行一 种探索。另外,在决策树中有衡量分类效果的指标准确度accuracy,准确度所对应...
np.random.seed(42)importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmimportplotly.expressaspximportplotly.graph_objectsasgoimportseabornassnsimportshapfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingimportPowerTransformer,OrdinalEncoder,OneHotEncoderfromsklearn.composeimportColumnTransformerfromsklearn.pipelineimpo...
plt.title('K-means Clustering with Data Point Labels')# 显示图形plt.show() 三、Python程序 数据文件下载https://github.com/helloWorldchn/MachineLearning importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportf1_score, accuracy_score, normalized_...
Kmeans数据类别划分——注释就是笔记 Kmeans是需要指定类别的不需要监督的学习 #加载数据importpandas as pdimportnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreif__name__=='__main__':...
以K-means方法为例,假设在一次中考中需要将考生划分为k个分数等级,考生作答数据会经历初始化、分配、更新和重复四个阶段。初始化阶段随机选择k个数据点作为簇(cluster)的中心,分配阶段将每个数据点分配到离它最近的中心,更新阶段计算每个簇的均值,并...
k-means 算法 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类中现有...
kmeans.labels_ # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("准确率：", accuracy...
Kmeans数据类别划分——注释就是笔记 Kmeans是需要指定类别的不需要监督的学习 AI检测代码解析 #加载数据importpandas as pdimportnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreif__name__=='__main__':...