获取聚类标签并将其与特征数据关联。 n_clusters = 5 km = KMeans(n_clusters=n_clusters).fit(X_data) #% 降维后画图显示聚类结果 #将原始数据中的索引设置成得到的数据类别 X_rsl = pd.DataFrame(X_data,index=km.labels_) X_rsl_center = pd.DataFrame(km.cluster_centers_) #找出聚类中心 降维可视...
df = pd.DataFrame(data)# 定义K-means模型,其中k=2kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)# 对数据进行拟合并获取聚类标签labels = kmeans.fit_predict(df[['X','Y']])# 将聚类标签添加到数据框中df['Cluster'] = labels# 打印带有聚类标签的数据框print(df)# 可视化结果plt.scatter(df[...
定义KMeans函数: #参数: dataSet 样本点, K 簇的个数#disMeans 距离, 默认使用欧式距离, createCent 初始中心点的选取defKMeans(dataSet, k, distMeans= distEclud, createCent= randCent): m = np.shape(dataSet)[0]#得到行数,即为样本数clusterAssement = np.mat(np.zeros([m,2]))#创建 m 行 2 ...
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...
进行k-means聚类 from sklearn.cluster import KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3) # n_clusters=3 表示聚成3类result = kmeans.fit(df)result 与随机森林，决策树等算法一样，KMeans函数中的参数众多，这里不具体解释了，可查阅官方文档 .join()表示横向拼接 # 对分类结果进行解读model_data_l = df....
数据挖掘-聚类分析(Python实现K-Means算法) 概念: 聚类分析(cluster analysis ):是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析,或者数值分类。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或者相似度将其划分成若干个组,划分的原则是组内距离最小化而组间(外部)...
kmeans聚类可以说是聚类算法中最为常见的,它是基于划分方法聚类的,原理是先初始化k个簇类中心,基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本,迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标(如下目标函数)。 其优化算法步骤为: 1.随机选择 k 个样本作为初始簇类中心(k为超参,代表簇类的个数。可以凭...
Kmenas聚类算法的思想比较简单,Python提供了实现该算法的模块——sklearn,我们只需要调用其子模块cluster中的Kmeans类即可,该“类”的语法和参数含义如下: AI检测代码解析 Kmeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, ...
干货|机器学习:Python实现聚类算法之K-Means 1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。 K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。
clusterAssment = np.mat(np.zeros((m, 2)))# 创建质心,随机K个质心 centroids = createCent(dataMat, k)clusterChanged = True while iterNum > 0:clusterChanged = False # 遍历所有数据找到距离每个点最近的质心,# 可以通过对每个点遍历所有质心并计算点到每个质心的距离来完成 for i in range(m):min...