(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...
首先从数据集data中取出k个点作为中心点,然后遍历数据集中的每个点,计算这个点与k个中心点坐标的距离,把最小的距离添加到对应的分组中去。然后根据k个分组的内容,更新出k个新的中心点坐标,与上一次中心点坐标比对,如果误差值都小于设定值,那么结束,如果不小于,那么继续迭代,如果迭代超过了指定次数,那么也停止。 4...
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...
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算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离 四、实验内容 1. 随机生成100个数,并对这100个数进行k-mean聚类(k=3,...
1、使用Weka平台,并在该平台使用数据导入、可视化等基本操作; 2、对K-means算法的不同初始k值进行比较,对比结果得出结论。 1、打开Weka3.8并导入数据 打开weka软件。 2、导入数据 在初始界面中点击“Explorer”,并打开Weka自带的数据集“diabetes.arff”(路
K-means聚类是一种无监督学习方法,旨在将数据集划分为K个集群,使得同一集群内的数据点尽可能相似,不同集群的数据点尽可能不同。 实验步骤如下: 1. 数据准备:选择合适的数据集,可以是二维平面上的点集、图像分割、文本聚类等。本实验中,我们采用了二维平面上的随机点集作为示例数据。 2. 初始化:随机选择K个...
Kmeans聚类算法:K均值聚类 聚类:给事物打标签,寻找同一组内的个体之间的一些潜在的相似模式。力图找到数据的自然分组kmeans 学完Kmeans算法后,你将理解: Kmeans算法的基本原理 如何将聚类应用到现实世界的市场细分任务,例如青少年社交媒体用户的市场细分 聚类是一种无监督的机器学习任务,它可以自动将数据划分成类cluste...
1小时我居然就搞懂了【逻辑回归模型】两大聚类算法:Kmeans算法、DBSCAN算法及贝叶斯算法原理+实验分析!共计8条视频,包括:逻辑回归算法、逻辑回归代码、线性回归实验分析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
kmeans++算法是一种对初始质心的随机选择进行优化的算法,它能够有效地避免初始质心的选择对结果产生较大的影响。在进行迭代计算时,我使用了欧几里得距离作为聚类的距离度量方法。同时,我还使用了轮廓系数来评估聚类效果。轮廓系数越接近1,表示聚类效果越好。 在实验过程中,我发现kmeans聚类算法的效果受到初始质心的影响...
为了验证K-means聚类算法的性能,我选择了UCI机器学习库中的Iris数据集作为实验数据集。该数据集包含150个样本,每个样本有4个属性。为了方便可视化,将数据集中的前两个属性作为横纵坐标,将样本点分布在二维平面上。 在实验中,我使用Python编程语言实现了K-means聚类算法,并使用matplotlib库绘制了聚类结果的散点图。实...