同样数据进行标准化处理后再运用K-means++算法,我们发展聚类结果比较”平均”,而且多次运行结果也比较稳定。主要因为K-means++能在开始聚类时候尽可能优化初始中心点值,使各聚类中心尽可能远一些,而不是基于更多的偶然性造成的局部最优。 三:基于K-means++算法进行数据异常值筛选 此篇文章从底层实现了K-means++算法...
import pandasaspdfromsklearn.model_selection import train_test_splitfromsklearn.cluster import KMeansfromsklearn import preprocessingfromsklearn.metrics import jaccard_score,fowlkes_mallows_score,adjusted_rand_score data=pd.read_csv("201706120024陈圳锐(处理后).csv") y=data['燃气'].values x=data.dr...
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder #文本向量化 from sklearn.preprocessing importMinMaxScaler#数据标准化from sklearn.cluster import KMeans #聚类算法模型 from sklearn.metrics import silhouette_score #轮廓系数import warnings warnings.filterwarnings("ignore") matplotlib.rcParams['font.sans-serif']...
K-means算法是典型的基于距离的聚类算法,即对各个样本集采用距离作为相似性的评价指标,若两个样本集的距离越近,其相似度就越大。按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,且让簇间的距离尽量的大。最后把得到紧凑且独立的簇作为最终的目标。 实现过程如下: (1)随机选取K个...
K-MEANS是一种常用的聚类方法。它的核心思想是选择几个“大哥”数据点,然后计算其他数据点与这些“大哥”的距离,进行分组。接着,计算每个组的平均值,再次计算距离并分组,直到结果稳定。🔢K-MEANS计算步骤 1️⃣ 盲选“大哥”:从烘焙数据中选择几个代表性的数据点作为“大哥”。 2️⃣ 计算距离:计算其他...
运用Excel进行K-means聚类分析表的步骤：1. 数据导入或输入：打开Excel，将数据导入工作簿或直接在Excel表格中输入数据。2. 选择数据范围：确定要进行聚类分析的数据范围。3. 选择“K-means聚类”功能：在Excel的功能栏中，找到数据分析工具，选择K-means聚类。4. 设置K值：根据需求选择合适的...
K-Means的简单介绍假设数据集D包含了n个欧式空间中的对象。划分方法把D中的对象分配到k个簇C1,C2,...,CN中,使得对于1≤i,j≤k,Ci⊂D且Ci∪Cj=∅。一个目标函数用来评估划分质量,使得簇内对象很相似,而与其它簇中的对象相异。也就是,该目标函数以簇内高相似性和簇间低相似性为目标。 基于形心的...
像往常一样,你可以自由地使用任何你想要的pic运行它,这里是带有代码的GitHub存储库GitHub - StrikingLoo/K-means-image-compression: Applying K-means clustering to image compression。 或者,也许我们的照片只有三种颜色:两种红色,一种绿色。 如果我们将它放到两个集群中,所有红色像素将变成一些不同的红色阴影(聚集在...
通过运用K-Means聚类分析广告效果，本案例针对各类广告渠道的90天内日均UV、平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间、素材类型、广告类型、合作方式、广告尺寸和广告卖点等特征，成功将渠道分类。此过程旨在找出每类渠道的重点特征，为后续的业务讨论和数据分析提供有力支持。
🎥 深入探索K-Means聚类算法:Python实操与中国银行业案例分析 🏦💻在本视频中,我将带各位同学深入了解K-Means聚类算法的核心概念和实操应用。从理论入门到实践,我们选取了中国42家上市银行作为案例,通过Python代码演示如何使用K Means算法对这42家银行进行算法分类。过程中,我们还使用了开源数据平台Tushare,展示了...