(1)同时采用密度和含糖率数据(见上一个实验)作为特征,设类别数为 2,利用 K-Means 聚类方法对数据进行聚类 (2)将聚类结果表示在二维平面上 上述过程代码输入如下: #k均值聚类 from sklearn.cluster import Birch # 从sklearn.cluster机器学习聚类包中导入Birch聚类 from sklearn.cluster import KMeans # 从skl...
一、实验目的 了解聚类算法和K-Means的基本概念 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验 二、实验内容与实验步骤 环境搭建 数据预处理 模型建立与训练 模型评估 这是一个完整的实验步骤,我们首先根据手册实现基础实验——鸢尾花聚类实验,接着改动实验中K的数值以及质心的选值来测试创新设计。 三、实验环境...
k-means算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离 四、实验内容 1. 随机生成100个数,并对这100个数进行k-mean聚类(k=3,...
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
简介:【Python机器学习】实验08 K-means无监督聚类 聚类 在本练习中,我们将实现K-means聚类 K-means聚类 我们将实施和应用K-means到一个简单的二维数据集,以获得一些直观的工作原理。 K-means是一个迭代的,无监督的聚类算法,将类似的实例组合成簇。 该算法通过猜测每个簇的初始聚类中心开始,然后重复将实例分配给...
3.7 在线实验-基于Weka的K-means聚类的算法示例 1、使用Weka平台,并在该平台使用数据导入、可视化等基本操作; 2、对K-means算法的不同初始k值进行比较,对比结果得出结论。 1、打开Weka3.8并导入数据 打开weka软件。 2、导入数据 在初始界面中点击“Explorer”,并打开Weka自带的数据集“diabetes.arff”(路径为:/usr...
一、实验目的 1. 理解K-means聚类算法的基本原理 2. 学会用python实现K-means算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三、实验简介 1 K-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不...
实验步骤简介01 模型简介选取了KNN、SVM、K-means、MLP这几个模型进行实验。 K近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)KNN是一个基本的分类方法,由Cover和Hart在1968年提出。K近邻算法简单直观:给定一个训练集T={(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), …… ,(xn, yn)},对于新输入的实例xn+1,在训练集中找...
【实验步骤】 第一步:启动pyspark: 命令行中键入pyspark --master local[4],本地模式启动spark与python: 第二步:导入用到的包,并读取数据: (1).导入所需的包 from pyspark import SparkContext, SQLContext, SparkConf from math import sqrt (2).读取数据源,数据源地址为:/opt/algorithm/kmeans/wine.txt...
K-means聚类 实验报告 1. 任务定义 2. 实验环境 3. 方法描述 3.1 数据切分 3.2 模型训练 3.2.1 读取数据 3.2.2 初始化K个中心点 3.2.3 计算点到聚类中心点的距离 3.2.4 模型训练 3.2.5 绘制聚类图 3.2.6 模型存储 3.3 模型评估 3.3.1 模型加载 ...