KMeans算法涉及两点之间距离的计算,我们提前写好一个函数:输入两个点的坐标,返回两点之间的欧氏距离 def eucliDist(A, B): return math.sqrt(sum([(a - b) ** 2 for (a, b) in zip(A, B)])) 1 2 函数k_means(c,data,max,label)实现KMeans算法: a. 输入:质心列表c,待聚类数据data,最大迭代...
dataSet = file2matrix("/Users/FengZhen/Desktop/accumulate/机器学习/推荐系统/kmeans聚类测试集.txt", "\t") dataMat = mat(dataSet) print(dataMat) # 执行kmeans算法 kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=k) kmeans.fit(dataMat) print(kmeans.cluster_centers_) #绘制计算结果 drawSca...
算法步骤 1. 指定k个中⼼点 2. 更新数据点所属类别：计算每个数据点到这k个点的欧⽒距离，距离最⼩即为这个数据点的类别 3. 更新中⼼点坐标：对每⼀个类别的数据点求平均，平均值即为新的中⼼点位置 伪代码 获取m个n维的数据 随即选取k个点作为初始中⼼点 while keep_changing:for i in ...
获取m个n维的数据 随即选取k个点作为初始中心点 while keep_changing: for i in range(m): for j in range(k): 计算每个点到center的距离 判断离哪个点更近 for center in range(k): 更新类别中心点的坐标 用Python实现K-means聚类算法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklear...
二、算法步骤 三、实现代码 一、kMeans是什么? kMeans算法是最常用的聚类算法,该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。 kMeans算法十分简单易懂而且非常有效,但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。 同时,因为每次分簇是我们是依据每个散点到中心点的平均距离来确定的...