1、使用 K-means 模型进行聚类,尝试使用不同的类别个数 K,并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集,至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下 的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论,发现能解释数据的最好的 K 值。 二、算法原理 首先...
K-means++ 是 Scikit-learn 实现中使用的初始化算法。 # 通过从X中拾取K个样本来随机初始化K个质心 def initialize_random_centroids(K, X): """Initializes and returns k random centroids""" m, n = np.shape(X) # 质心的形状应该是(1,n),因此质心阵列的形状将是(K,n) centroids = np.empty((...
它是通过 MiniBatchKMeans 类实现的,要优化的主配置是“ n _ clusters ”超参数,设置为数据中估计...
def get_data(data, k): """ 将对应的三维数组转换成 n*4维的矩阵,前3列是数据,最后一列是该类数据对应的样本标签值k :param data: 数据 :param k: 标签 :return: 转换好的n*4维数据 """ # 展开成n*3维 data = data.reshape(-1, 3) # 生成颜色对应的标签 data_label = np.ones((data.sh...
简介:本文介绍了基于Python实现的k-means聚类分析算法,并通过微博考研话题的数据清洗、聚类数量评估、聚类分析实现与结果可视化等步骤,展示了该算法在文本聚类领域的应用效果。 以微博考研话题为例 思路步骤: 数据清洗: 使用pandas读取数据文件,并进行数据清洗和预处理,包括去除重复值、数据替换等。
Python 实现 K-Means 算法,基于⼀份随机数据集,使⽤动画演⽰聚类过程和优化⽬标的变化。然后将 K- Means 应⽤于图像分割问题。最后我们还将使⽤⼀份中⽂新闻数据集,⽤ K-Means 算法进⾏⾃动新闻主题 聚类,并使⽤柱状图和词云图对聚类结果进⾏可视化分析。1 实现 K-Means 算法 K-Means...
该技术加速了收敛。实现的算法是“贪婪的k-means ++”。它与普通的k-means ++ 不同之处在于,在...
Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现 一、背景 1.项目描述 你拥有一个超市(Supermarket Mall)。通过会员卡,你用有一些关于你的客户的基本数据,如客户ID,年龄,性别,年收入和消费分数。 消费分数是根据客户行为和购买数据等定义的参数分配给客户的。
通过使用python语言实现KMeans算法,不使用sklearn标准库。 该实验中字母代表的含义如下: p:样本点维度 n:样本点个数 k:聚类中心个数 实验要求 使用KMeans算法根据5名同学的各项成绩将其分为3类。 数据集 数据存储格式为csv,本实验使用数据集如下: 数据集 ...