一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内的方差,从而使得同一簇内的数据点更加紧密。 KMeans算法的...
Xtest=np.array([[3,5],[14,16],[8,4]])print("簇心={}".format(kms.cluster_centers_))#打印簇心print("预测结果:{}".format(kms.predict(Xtest)))#预测样本print("轮廓系数={}".format(metrics.silhouette_score(Xtrain, kms.labels_, metric='euclidean')))#绘制聚类后的图形#获取标签label_...
聚类(cluster)算法在机器学习中有若干种,本文讲的是K-means聚类算法,也叫K均值聚类算法。K是指将数据信息观察的对象聚成几类,means是指平均距离(在2.5.3中具体介绍)。 二、算法原理 为了易于理解,本文采用二维特征空间作为演示 1、何为特征 指观察某些事物或现象,能够被区分、记录和保存的信息(数据),例如:人的...
在Python中，可以使用scikit-learn库中的`KMeans`类来轻松实现K-均值聚类算法。以下是一个简单的示例代码：```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs # 生成模拟数据 X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, ...
klearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, algorithm='auto') 对于我们来说,常常只需要: sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K)1.n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。2.init:初始化类中心的方...
Kmeans聚类算法为一般的无监督的数据挖掘算法,它是在没有给定结果值的情况下,对于这类数据进行建模。聚类算法的目的就是根据已知的数据,将相似度较高的样本集中到各自的簇中。 Kmeans聚类思想 Kmeans就是不断的计算各样本点与簇中心之间的距离,直到收敛为止,大致分为以下4个步骤: ...
importnumpyasnp# Function: K Means# ---# K-Means is an algorithm that takes in a dataset and a constant# k and returns k centroids (which define clusters of data in the# dataset which are similar to one another).defkmeans(X,k,maxIt):numPoints,numDim=X.shape dataSet=np.zeros...
[3] hehroz S.Khan,Amir Ahmad.Cluster center initialization algorithm for K-Means clustering[J].Pattern Recognition Letters 25(2004): 1293-1302. [4] 王春风,唐拥政.结合近邻和密度思想的K-均值算法的研究[J] 计算机工程应用.2011 年,47(19).147-149. ...
K-means算法是基于划分的聚类算法之一,基本思想[6]是:从包含n个对象的数据集中随机选取k个样本点作为初始聚类中心,对于剩下的每个对象,计算其与各个聚类中心的距离,将它分配到最近的聚类,并重新计算聚类中心,再将所有的样本点依据最近距离原则分配到相应的聚类簇中,不断地迭代直到分配稳定,即聚类误差平方和E收敛。