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prin
中心点的距离34centroids =createCent(dataSet, k)35clusterChanged = True#用来判断聚类是否已经收敛36whileclusterChanged:37clusterChanged =False;38foriinrange(m):#把每一个数据点划分到离它最近的中心点39minDist = inf; minIndex = -1;40forjinrange(k):41distJI =distMeans(centroids[j,:], dataSet[...
步骤:分析 → 聚类分析 → K-Means → 选入数据 → 更多 → 模型设置 → 聚类簇数设置为4 → 超参数调优与绘图 → 绘制聚类图 → 确定 最终DMSAS的建模结果如下所示 Python 以下展示使用sklearn,并直接采用sklearn库自带的鸢尾花数据集对K-Means进行实现的案例,这里用到的类是sklearn.cluster.KMeans。 1....
算法的运行效果如下图所示,我们可以看到上面的结果经过了3次迭代之后k-means算法收敛: K-means算法进行到这里,我们似乎已经得出了聚类的质心,但是不要忘记了我们的算法采取的是随机初始化k个簇的质心的方法,这样的话聚类效果可能会陷入局部最优解的情况,这样虽然有效果,但不如全局最优解的效果好。因此接下来的二分...
改进K-means聚类 我们上述已经介绍了传统聚类方法。改进后的聚类算法关于初始迭代点的选定,是通过循环来获取的。首先,在S中任意选定P_0作为第一个迭代点,接着我们遍历S寻找距离P_0最远得点作为P_1,再次我们遍历S寻找距离P_0,P_1距离之和最大得点作为P_2,依次类推,我们通过遍历S寻找距离P_0,P_1,\cdots...
K-Means 聚类 K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
kmeans算法简单例题python kmeans算法简单例题讲解 算法原理 KMeans算法是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。
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means 部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
原理+代码｜Python实现 kmeans 聚类分析 来源：早起Python 作者：萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用，因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法，这种方法...