(1) 同时采用密度和含糖率数据(见上一个实验)作为特征,设类别数为 2,利用 K-Means 聚类方法对数据进行聚类; (2) 将聚类结果表示在二维平面上; (3) 尝试不同初始值对此数据集是否会造成不同的聚类结果; (4) 对 (1)中的数据利用 K-Means 聚类方法分别进行两类、三类、四类、五类聚类,画出聚类指标与类...
了解聚类算法和K-Means的基本概念 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验 二、实验内容与实验步骤 环境搭建 数据预处理 模型建立与训练 模型评估 这是一个完整的实验步骤,我们首先根据手册实现基础实验——鸢尾花聚类实验,接着改动实验中K的数值以及质心的选值来测试创新设计。 三、实验环境 华为云ModelArt...
k-means算法中的k代表类簇个数,means代表类簇内数据对象的均值(这种均值是一种对类簇中心的描述),因此,k-means算法又称为k-均值算法。k-means算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计...
切换到“Cluster”,点击“Choose”按钮,选择目录下的“SimpleKMeans”,这是WEKA中实现的K均值聚类的算法。 点击“Choose”旁边的文本框,修改“numClusters”为6,说明我们希望把这768条实例聚成6类,即K=6;下面的“seed”参数是要设置一个随机种子 ,依此产生一个随机数 ,用来得到K均值算法中第一次给出的K个簇中...
1. 了解聚类算法和K-Means的基本概念; 2. 了解如何使用MindSpore进行K-Means聚类实验。 三、实验内容 实验环境要求 1. MindSpore 1.3 2. 华为云ModelArts 3. PC 64bit 具体实践内容 使用MindSpore实现了对鸢尾花数据集做聚类分析,k-Means算法使用简单的迭代将数据集聚成k个类。 四、实验原理 实践所涉及的原理 ...
简介:【Python机器学习】实验08 K-means无监督聚类 聚类 在本练习中,我们将实现K-means聚类 K-means聚类 我们将实施和应用K-means到一个简单的二维数据集,以获得一些直观的工作原理。 K-means是一个迭代的,无监督的聚类算法,将类似的实例组合成簇。 该算法通过猜测每个簇的初始聚类中心开始,然后重复将实例分配给...
K-Means聚类基于点与点之间的距离的相似度来计算最佳类别归属。其核心目标是将给定的数据集划分成K个簇,并给出每个样本数据对应的中心点。 #导入K-Means聚类方法,将初始K值设为3,随机种子数设为0,并训练模型 fromsklearn.clusterimportKMeans model=KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(auto_scaled)KMean...
【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据,除去原来的类别号,把数据看做没有类别的样本,训练K-means模型,对样本进行聚类。 【实验环境】 Spark 2.3.1,Pyrhon3.X,实验在命令行pyspark中进行,或者把代码写在py脚本,由于本次为实验,以学习模型为主,所以在命令行中逐步执行代码,以便更加清晰地了解...
K-means聚类 实验报告 1. 任务定义 2. 实验环境 3. 方法描述 3.1 数据切分 3.2 模型训练 3.2.1 读取数据 3.2.2 初始化K个中心点 3.2.3 计算点到聚类中心点的距离 3.2.4 模型训练 3.2.5 绘制聚类图 3.2.6 模型存储 3.3 模型评估 3.3.1 模型加载 ...
一、实验目的 1. 理解K-means聚类算法的基本原理 2. 学会用python实现K-means算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三、实验简介 1 K-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不...