k k k表示聚类结果的数量, c q c_{q} cq是类 q q q的质点, c E c_{E} cE是所有数据的中心点, n q n_{q} nq是类 q q q数据点的总数 W k W_{k} Wk为类内方差 W k = ∑ q = 1 k ∑ x ∈ C q ( x − c q ) ( x − c q ) T W_{k}=\sum\lim...
机器学习进度10(模型保存和加载、KMeans、聚类模型评估) 2线性回归的模型保存加载案例 #4)预估器estimator= Ridge(alpha=0.5, max_iter=10000)estimator.fit(x_train, y_train)#保存模型joblib.dump(estimator,"my_bridge.pkl")#加载模型estimator=joblib.load("my_bridge.pkl") 2|0无监督学习-K-means算法 _...
K-Means算法 数据挖掘十大经典算法之一 算法接收参数k;然后将样本点划分为k个聚类;同一聚类中的样本相似度较高;不同聚类中的样本相似度较小 算法思想: 以空间中k个样本点为中心进行聚类,对最靠近它们的样本点归类。通过迭 代的方法,逐步更新各聚类中心,直至达到最好的聚类效果 算法描述: 选择k个聚类的初始中心 ...
n_clusters:⽤于指定聚类的簇数 init:⽤于指定初始的簇中⼼设置⽅法,如果为'k-means++',则表示设置的初始簇中⼼之间相距较 远;如果为'random',则表示从数据集中随机挑选k个样本作为初始簇中⼼;如果为数组,则表示⽤ 户指定具体的簇中⼼ n_init:⽤于指定Kmeans算法运⾏的次数,每次运⾏时都...
a.使用sklearn估计器构建K-Means聚类模型 b.根据聚类模型评价指标对K-Means聚类模型进行评价 6.2.1 构建聚类模型的逻辑与说明 首先在处理数据的过程中我们先对我们的输入内容进行考虑,即聚类输入为一组未被进行标记的数据样本,聚类通过不同数据之间的距离和相似度将这些数据样本进行划分,被划分成若干组的数据根据样本...
平台将复杂技术封装为模块化组件。内置超过200个预置分析模型,涵盖游客画像(基于RFM和K-means聚类)、舆情情感分析(BERT深度语义模型)等场景。教师通过拖拽式界面,可自由组合“数据输入-算法处理-可视化输出”流程。 3、全链路能力评估工具 系统自动追踪学生在数据清洗(如缺失值处理准确率)、算法应用(如模型特征选择合理...