# 使用k-means聚类## 1.1 k-means聚类的第一种方式：不进行变量分布的正态转换--用于寻找异常值# 1、查看变量的偏度var = ["ATM_POS","TBM","CSC"] # var: variable-变量skew_var = {}for i in var:skew_var[i]=abs(df[i].skew()) # .skew() 求该变量的偏度 skew=pd.Series(skew_...
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...
Jaccard=a/(a+b+c),jaccard系数越接近1,说明聚类效果越好 初始k个样本不同时的聚类结果如下: 由上述结果可知,对于不同初始样本的选取,聚类效果差别很大 means的缺点: 初始K值的个数无法预测 初始的均值向量选取 means的改进: 对于K值的个数无法预测,可以通过在一开始给定一个适合的数值给k,通过一次K-means算法...
在给定的簇上面进行 k=2 的K-Means聚类 计算将簇一分为二后的SSE 选择使得误差最小的那个簇进行划分操作 具体实现函数: 1#===2#输入:3#dataSet: 数据集4#k: 簇个数5#distMeas: 距离生成器6#输出:7#mat(centList): 簇划分集合(每个元素为簇质心)8#clusterAssment: 聚类结果9#===10defbiKmeans(dat...
k-means分析的步骤 k-means算法的步骤如下: 选择k值:首先确定要将数据分成多少个簇。这个值的选择会影响最终的聚类结果。 随机初始化中心点:在数据集中随机选择k个点作为初始的簇中心。 分配数据点:计算每个数据点到各个簇中心的距离,将每个数据点分配到距离它最近的簇中。
K-means聚类算法:原理、实例与代码分析 一、K-means算法原理回顾 二、实例与代码分析 三、总结与展望 在大数据时代的浪潮中,聚类分析作为一种无监督学习方法,正逐渐成为机器学习和数据挖掘领域中的热门话题。其中,K-means算法以其简单高效的特点,在各类应用场景中脱颖而出。本文将深入探讨K-means算法的原理,并通过...
K-means均值网络聚类分析 抑郁症中药专利复方中药物之间形成了一个复杂的配伍关系网络,关联规则分析可以用来发现其中的药对及强关联规则,但随着支持度和置信度阈值参数的降低,关联规则大量涌现,使得其中的配伍规律变得难以分析,应用网络聚类方法可以有效地发现其中的配伍规律。
(a)部分:k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。画一个图来显示聚类的情况(b)部分:层次聚类使用全连接法对观察值进行聚类。使用平均和单连接对观测值进行聚类。绘制上述聚类方法的树状图。
|Numpy|KNN|线性回归|梯度下降|逻辑回归|决策树算法|聚类算法 415 17 2:13:27 App 【机器学习算法】逻辑回归、聚类算法Kmeans算法、DBSCAN算法、贝叶斯算法、线性回归实验分析一个视频学懂!原理推导+代码实现 650 18 4:51:15 App 终于有人把transformer讲得如此透彻了!清华大佬12小时带你吃透Transformer底层逻辑...
这个好像没有用pytorch建网络,但使用了kmeans_pytorch包,不知道如何实现的。 一,代码 importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromkmeans_pytorchimportkmeansfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttimeiftorch.cuda....