接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类具体应用; 最后,对K-means进行总结,指出K-means的优缺点,K-means的改...
参考官方文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans 1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤:importnumpy as np x= np.random.randint(1,50,[20,1]) y= np.zeros(20) k= 3#1) 选取数据空间中的K个对...
(4)判断聚类中心和目标函数的值是否发生改变,若不变,则输出结果,若改变,则返回步骤(2)。 02、程序实现 以下是K均值法的python代码实现。程序使用的工具包括numpy和matplotlib,其中numpy是一个用于处理多维数组的库,而Matplotlib 则用于绘制二维图形。 # -*-coding:UTF-8-*-importnumpy #用于处理多维数组的库import...
算法首先随机初始化K个质心,然后将每个样本点分配给距离最近的质心所属的簇,然后更新每个簇的质心,重复这个过程直到簇不再发生变化或达到最大迭代次数。 使用Python实现K均值算法 1. 导入必要的库 首先,我们需要导入必要的Python库: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt from sklearn....
二、用Python实现K-Means聚类算法 1、导入数据并进行标准化 import pandas as pd inputfile = './Python数据分析与挖掘实战(第2版)/chapter5/demo/data/consumption_data.xls' data = pd.read_excel(inputfile,index_col = 'Id') data 1. 2.
以下是我的代码，包含注释、空行总共26行，有效代码16行。1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每...
python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的)。K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下: ...
使用Python和OpenCV实现的基于K均值算法的图像压缩示例 python k均值聚类算法,K均值聚类算法1.什么是聚类1.1聚类概念:1.2聚类常用的距离判定:1.3聚类目的:2.K均值算法实现过程2.1K是什么?Means是什么?2.2算法基本思想2.3算法步骤2.3.1步骤一2.3.2步骤二2.3.3步骤三2.3.4步
以下是K均值法的python代码实现。程序使用的工具包括numpy和matplotlib,其中numpy是一个用于处理多维数组的库,而Matplotlib则用于绘制二维图形。 # -*- coding: UTF-8-*- importnumpy#用于处理多维数组的库importrandom#用于生成初始质心 importcodecs#用于读取数据集文本并且解码importre #利用正则表达式来整理输入数据的...
Python数据分析笔记:聚类算法之K均值 我们之前接触的所有机器学习算法都有一个共同特点,那就是分类器会接受2个向量:一个是训练样本的特征向量X,一个是样本实际所属的类型向量Y。由于训练数据必须指定其真实分类结果,因此这种机器学习统称为有监督学习。 然而有时候,我们只有训练样本的特征,而对其类型一无所知。这种...