3. 如果K值未知,可采用肘部法选择K值(假设最大分类数为9类,分别计算分类结果为1-9类的平均离差,离差的提升变化下降最抖时的值为最优聚类数K): import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist K=range(1,10) meanDispersions=[] for k in K...
(1)k值的选择是用户指定的,不同的k得到的结果会有挺大的不同,如下图所示,左边是k=3的结果,这个就太稀疏了,蓝色的那个簇其实是可以再划分成两个簇的。而右图是k=5的结果,可以看到红色菱形和蓝色菱形这两个簇应该是可以合并成一个簇的: 改进: 对k的选择可以先用一些算法分析数据的分布,如重心和密度等,然...
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...
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
构建K-Means算法的代码如下: def kmeans(data, k, cent): ''' kmeans算法求解聚类中心 :param data: 训练数据 :param k: 聚类中心的个数 :param cent: 随机初始化的聚类中心 :return: 返回训练完成的聚类中心和每个样本所属的类别 ''' m, n = np.shape(data) # m:样本的个数;n:特征的维度 ...
下面是利用Python实现K-means算法的代码: ``` import numpy as np # 生成随机数据 def generate_data(num=1000, k=4): data = [] for i in range(k): center = np.random.rand(2) * 10 for j in range(num): point = center + np.random.randn(2) data.append(point) return np.array(data...
下面是完整的K-means算法的Python代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def init_centers(X, K): centers = X.copy() np.random.shuffle(centers) return centers[:K] def dist(X, centers): return np.sqrt(np.sum((X - centers[:, np.newaxis])**2, axis=2))...
import numpy as np import pandas as pd import random import sys import time class KMeansClusterer: def __init__(self,ndarray,cluster_num): self.ndarray = ndarray self.cluster_num = cluster_num self.…
kmeans 聚类算法 python 代码 K-means 聚类算法是一种常用的聚类分析方法,可以将数据集分成 K 个不 同的簇,使得簇内的数据点尽可能相似,簇间的数据点尽可能不同。以下是一个 使用Python 和 scikit-learn 库实现 K-means 聚类算法的示例代码: from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import ...
int flags, //cv::KmeansFlags的标志 有三个值可选:KMEANS_RANDOM_CENTERS 表示随机初始化簇心。KMEANS_PP_CENTERS 表示用kmeans++算法来初始化簇心(没用过),KMEANS_USE_INITIAL_LABELS 表示第一次聚类时用用户给定的值初始化聚类,后面几次的聚类,则自动确定簇心。