一、实验名称 K-Means鸢尾花聚类实验 二、实验目的 实践所涉及并要求掌握的知识点 1. 了解聚类算法和K-Means的基本概念; 2. 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验。 三、实验内容 实验环境要求 1. MindSpore 1.3 2. 华为云ModelArts 3. PC 64bit 具体实践内容 使用Min
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚...
iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 # ...
python实现鸢尾花三种聚类算法(K-means,AGNES,DBScan)⼀.分散性聚类(kmeans)算法流程:1.选择聚类的个数k.2.任意产⽣k个聚类,然后确定聚类中⼼,或者直接⽣成k个中⼼。3.对每个点确定其聚类中⼼点。4.再计算其聚类新中⼼。5.重复以上步骤直到满⾜收敛要求。(通常就是确定的中⼼点不再改变...
KMeans聚类描述 聚类是无监督学习,它将相似对象归到同一个簇中,簇内对象越相似,聚类的效果越好。KMeans算法中k表示聚类为多少个簇,means代表取每一个聚类中数据的均值作为该簇的中心或称为质心。 KMeans算法的流程: (1)随机确定k个质心 (2)将数据集中每一个点找到距离其最近的质心,并将其分配到对应的簇 ...