import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist K=range(1,10) meanDispersions=[] for k in K: kemans=KMeans(n_clusters=k) kemans.fit(X) #计算平均离差 m_Disp=sum(np.min(cdist(X,kemans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))...
def k_means(data,k): initial_center=init_center(data,k) interations=10#迭代次数 for i in range(interations): if i ==0: center=initial_center #分类 label = classfy_data(data,center) #重新计算中心点 center=computer_center(data,label) return label,center 分类好,画图展示 if __name__ ...
以下代码说明:随机产生sampleCount(范围[1,1000])个二维样本,随机产生clusterCount(范围[2,5])个类别,每个类别的样本数据都服从高斯分布,该高斯分布的均值是随机的,方差是固定的。然后对这sampleCount个样本数据使用kmeans算法聚类3次,取其中最好的一次作为最后的结果,最后将不同的类用不同的颜色显示出来。 // k...
2 代码解释 3 实操 3.1 构建聚类数目为3的KMeans模型 3.2 占比饼图 3.3 轮廓系数值 3.4 使用for循环计算聚类个数为2至9时的轮廓系数值,寻找最优聚类个数 1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据...
一、K-means算法概述 K-means算法是一种非常经典的聚类算法,其主要目的是将数据点划分为K个集群,以使得每个数据点与其所属集群的中心点(质心)的平方距离之和最小。这种算法在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。 二、K-means算法的基本原理 ...
K-means算法是集简单和经典于一身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。 该算法认为类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。 2、核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时...
Python代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- 1. 执行结果如下: {0: array([1.16666667, 1.46666667]), 1: array([7.33333333, 9. ])} 1. K-means的Python实现 备注:*是两组数据的”中心点”;x是预测点分组。 2、K-means的Sklearn实现 Sklearn代码如下: ...
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...
1. 对于以下数据点,请采用k-means方法进行聚类(手工计算)。假设聚类簇数k=3,初始聚类簇中心分别为数据点2、数据点3、数据点5。 解: 代码语言:javascript 复制 正在进行第1次迭代初始质心为B、C、EAB=2.502785AC=5.830635AE=7.054443DB=3.819911DC=1.071534DE=7.997158因此,第一簇:{A,B};第二簇:{C,D};第...
KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。 2. 生成示例数据 X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,n_features=2,cluster_std=0.60,random_state=0) n_samples=300:生成300个数据点。