运行上面的代码看看 KMeans 在 MNIST 数据集上的聚类效果为 58%，因为 KMeans 本质上不是为分类设计...
1import numpy as np 2from sklearn.cluster import KMeans 3from scipy.spatial.distance import cdist 4import matplotlib.pyplot as plt 5cluster1 = np.random.uniform(0.5, 1.5, (2, 10)) 6cluster2 = np.random.uniform(3.5, 4.5, (2, 10)) 7X = np.hstack((cluster1, cluster2)).T ...
上述的K-means算法是在类别数k给定的情况下进行的。当类别数未知的情况下,在使用k-均值算法时,可以假设类别数是逐步增加的。例如,对k=1,k=2,k=3,…,分别使用该算法。显然,准则函数是随k的增加而单调地减少的。当数据集表现为k′个很集中的聚类时,随着从一个聚类增加到k′个聚类而迅速减少。当k再增加时,...
简单粗暴!精讲逻辑回归、聚类算法Kmeans算法、线性回归实验分析,机器学习算法原理+代码!逻辑回归可能是世界上使用最广泛的单一分类算法共计6条视频,包括:逻辑回归算法、逻辑回归代码、Kmeans算法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
⛄ 部分代码 clear all; close all wine_data = xlsread('wine.xlsx'); method = 'PL';%PK:PCA & Kmeans PL:PCA & LVQ BP:BP Neural Network' rate = 0.7;%训练集70%,测试集30% N = 3; total_cnt = size(wine_data,1); train_cnt = round(total_cnt*rate); ...
R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据,最近我们被客户要求撰写关于网络购物的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展
包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多个问题领域,为读者提供了广泛的学习资源。另外,书中针对各算法均用 Python 代码进行了实现。读者可一边运行代码一边...
简介:【分类】基于PCA+Kmeans、PCA+LVQ、BP神经网络实现数据分类附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...
model = cluster.KMeans(n_clusters=i, init='k-means++',random_state=10) model.fit(car2) wcss.append(model.inertia_) plt.plot(range(1,11),wcss) plt.title('Elbow') plt.xlabel('clustern') plt.ylabel('WCSS') plt.show() #7.保存聚类结果 ...