在R中进行K-modes聚类的包为klaR,用其中的kmodes(data,modes=k)进行聚类,其中modes为指定的类数目k,具体示例如下: 代码语言:javascript 复制 >library(klaR)>>data1<-matrix(sample(1:3,size=1000,replace=T),nrow=100)>data2<-matrix(sample(4:6,size=1000,replace=T),nrow=100)>data<-rbind(data1,...
在Python中关于K-medoids的第三方算法实在是够冷门,经过笔者一番查找,终于在一个久无人维护的第三方模块pyclust中找到了对应的方法KMedoids(),若要对制定的数据进行聚类,使用格式如下: KMedoids(n_clusters=n).fit_predict(data),其中data即为将要预测的样本集,下面以具体示例进行展示: 代码语言:javascript 复制 f...
importnumpyasnpfromkmodes.kmodesimportKModes# 创建一个带有分类特征的数据集X=np.array([["Green","M","Apple"],["Red","L","Grape"],["Blue","XL","Banana"],["Red","M","Grape"],["Blue","L","Banana"],["Green","XL","Apple"]])# 创建K-Modes对象,指定聚类数和最大迭代次数k=...
2.K-modes import numpy as np from kmodes.kmodes import KModes # random categorical data data = np.random.choice(20, (100, 10)) km = KModes(n_clusters=4, init='Huang', n_init=5, verbose=1) clusters = km.fit_predict(data) ...
3)k-means只用于numerical类型数据,不适用于categorical类型数据,所以k-modes; 4)k-means不能解决非凸(non-convex)数据,所以有了kernel k-means。 5)k-means主要发现圆形或者球形簇,不能识别非球形的簇。 3、k-means与DBSCAN的区别 k-means聚类算法的初始点选择不稳定,是随机选取的,这就引起聚类结果的不稳定。
K-modes是数据挖掘中针对分类属性型数据进行聚类采用的方法,其算法思想比较简单,时间复杂度也比K-means、K-medoids低,大致思想如下: 假设有N个样本,共有M个属性,均为离散的,对于聚类数目标K: step1:随机确定k个聚类中心C1,C2...Ck,Ci是长度为M的向量,Ci=[C1i,C2i,...,CMi] ...
K-modes聚类算法是一种基于类别型数据的聚类算法。与K-means不同,K-modes使用模式来作为距离度量。它可以在有大量分类变量的数据集上进行聚类,而K-means不能处理这种情况。 K-modes算法主要由两个步骤组成:1)初始化:随机选取K个聚类中心;2)迭代更新:对于每个样本点遍历所有聚类中心,计算其与聚类中心的模式距离,将...
% INPUTS:% data是聚类数据,每一行代表一个样本,每一列代表一个维度。% dis代表使用的度量距离的方法,这里实现了欧几里得距离和汉明距离%% OUTPUTS% clusterpath:聚类的途径,例如在十个样本的聚类例子当中,% clusterpath =% % [4 2 11% 11 1 12% 6 3 13% 12 7 14% 13 5 15% 15 8 16% 16 14 ...
三、sklearn中的cluster进行kmeans聚类 四、分类变量聚类方法的K-modes与K-prototype 延伸一:数据如何做标准化 延伸二:Kmeans可视化案例 延伸三:模型保存 延伸四:HDBSCAN与Kmeans的聚类的一些纪要 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 ...