centroids, clusterAssment = KMeans(X, k)#自己实现的K-means distortions.append(sum(np.min(cdist(X, centroids, 'euclidean'), axis=1)) / X.shape[0]) # Plot the elbow plt.plot(K, distortions, 'bx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel('Distortion') plt.title('The Elbow Method showing the...
fig, ax = plt.subplots(1,1) out_ax = clf.plot_elbow_curve(self.X)assertaxisnotout_ax out_ax = clf.plot_elbow_curve(self.X, ax=ax)assertaxisout_ax 开发者ID:batermj,项目名称:scikit-plot,代码行数:11,代码来源:test_clustering.py # 需要导入模块: from sklearn.cluster import KMeans [...
本教程的下一部分是确定k-means机器学习算法的最佳k值,它由elbow图方法确定。实际上,你需要查看图形化的线在何处发生明显的断裂。将最佳k值指定给k-means算法参数。在这种情况下,我们看到3是数据的最佳k值。 # 创建一个肘部图来确定k n_cluster = range(1, 7) kmeans = [KMeans(n_clusters=i).fit(data)...
x2=[]#label = line2[number1-1]#labels.append(float(label))datas =np.array(data)'''kmeans_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(datas) labels = kmeans_model.labels_ a = metrics.silhouette_score(datas, labels, metric='euclidean') print(a)'''silhouette_all=[]forkinran...
绘制total variation随K值变化的elbow plot 16 可以看出,K>3时,variation的降低速率明显降低。所以K=3是较好的选择。 多维数据K-means 二维平面上的点,可以通过欧式距离来判断聚类 17 然后同之前一般,计算平面上同一cluster的中心,重新判断点的归属,寻找中心……判断归属…… ...
3. K-means聚类结果的进一步分析 除了直接查看聚类结果外,还可以利用Elbow Method等方法确定合适的K值。 Elbow Method示例 wss<-sapply(1:10,function(k){kmeans(data[,1:2],k)$tot.withinss})# 绘制Elbow图ggplot(data=data.frame(K=1:10,WSS=wss),aes(x=K,y=WSS))+geom_line()+geom_point()+lab...
kmeans如何确定k值 R语言 elbow method, 1.最简单的方法:K≈sqrt(N/2)2.拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点3.基于InformationCritieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用BIC、DIC等决策
1. 肘部法则(Elbow method) 肘部法则是一种直观的方法,它通过绘制不同聚类数K下的聚类效果图,并观察随着K的增大,聚类效果的提升趋势。当K增大到一定程度之后,聚类效果的提升趋势会变得平缓,这一点通常被称为“肘部”,也就是最佳的聚类数K。在Matlab中,可以使用kmeans函数计算不同K下的聚类效果,并结合绘图函数p...
# k means determine k distortions =[] K =range(2,10) forkinK: kmeanModel =KMeans(n_clusters=k).fit(X) distortions.append(sum(np.min(cdist(X, kmeanModel.cluster_centers_,'euclidean'), axis=1))/ X.shape[0]) # Plot the elbow ...
random_state=42) kmeans.fit(data) sse.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, max_k + 1), sse, marker='o') plt.xlabel('簇数 (k)') plt.ylabel('SSE') plt.title('肘部法选择最佳 k 值') plt.show()# 使用肘部法选择最佳 k 值elbow_method(data, 10)轮廓系...