k-means聚类分析 python 代码实现(不使用现成聚类库) 一、实验目标 1、使用 K-means 模型进行聚类,尝试使用不同的类别个数 K,并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集,至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下 的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失。对...
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...
2. 引用Python库将样本分为两类(k=2),并绘制散点图: #只需将X修改即可进行其他聚类分析import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans kemans=KMeans(n_clusters=2) result=kemans.fit_predict(X) #训练及预测 print(result) #分类结果 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-ser...
先采用层次进行初步聚类输出k个簇,以簇的中心点的作为k-means的中心点的输入。 多次随机选择中心点训练k-means,选择效果最好的聚类结果 (2)k值的选取 k-means的误差函数有一个很大缺陷,就是随着簇的个数增加,误差函数趋近于0,最极端的情况是每个记录各为一个单独的簇,此时数据记录的误差为0,但是这样聚类结果并...
广泛应用: K-means在许多领域得到广泛应用,包括数据挖掘、图像分割、无监督学习等,是一种通用且灵活的聚类算法。 缺点: 对初始聚类中心敏感: K-means对初始聚类中心的选择敏感,不同的初始点可能导致不同的聚类结果,因此需要采用一些启发式方法或多次运行以选择最优结果。
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 ...
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 ...
S2024023基于python+flask+kmeans+LRFMC模型的航空公司价值客户画像可视化分析 4510 0 02:14 App S2023054大数据分析专业毕设之基于python的京东手机销售大数据分析可视化系统(cx+lw) 614 0 08:25 App 基于python+flask的全国地震数据监测可视化分析(项目演示+功能精讲)s2024060 562 0 02:21 App S2023060计算机...
首先,随机确定k个初始点的质心;然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中,即为每一个点找到距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇;该步完成后,每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。具体算法表示如下:下图展示了K-means聚类算法的支持函数在Python环境下的具体表示: ...
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...