plt.show() #3、测试9种不同聚类中心数量下,每种情况的聚类质量,并作图。 K = range(1, 10) meandistortions = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(X) meandistortions.append(sum(np.min(cdist(X, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1))/X.shape[0]) pl...
关于大五人格测试数据集的探索【可视化分析+k-means聚类分析】 数据简要说明 数据详情 数据简要说明 一、数据导入、查看和初步清洗 二、EDA 2.1 查看每个问题的选项频率 2.1.1 EXT问题的选择情况分布 2.1.2 EST问题的选择情况分布 2.1.3 AGR问题的选择情况分布 ...
西电数据挖掘作业——对数据进行kmeans聚类python实现,使用的是python3版本,自己编写的,能够完美运行,里面有两个py文件,一个是主程序,一个是导入的算法,只需要运行主程序就行,数据啥的都准备好了 (0)踩踩(0) 所需:11积分 关于红目香薰的一些介绍
A. 十折交叉验证使得训练数据集与测试数据集不同 B. SimpleKMeans聚类器适用于处理标称型属性。 C. SSE值越小,表明聚类质量越低 D. 使用聚类器时,参数ɛ对聚类的结果有很大的影响 E. 某些算法只能处理标称型属性,如EM算法相关知识点: 试题来源: 解析 十折交叉验证使得训练数据集与测试数据集不同; SimpleK...
1、使用均匀分布函数随机三个簇,每个簇周围10个数据样本。 2、绘制30个数据样本的分布图像。 3、测试9种不同聚类中心数量下,每种情况的聚类质量,并作图。 实现代码 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.clusterimportKMeans fromscipy.spatial.distanceimportcdist ...