1. 准备数据集 在进行聚类分析之前,需要有一个数据集。这个数据集可以是任何形式的数据,但最好是数值型数据,因为K-means是基于距离的聚类算法。 2. 数据预处理 数据预处理可能包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等步骤。对于K-means来说,数据标准化是一个非常重要的步骤,因为不同量纲的数据会影响距离的计算。
计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别,相当于先调用fit(x),然后再调用predict(x 2.4 聚类效果展示 需求分析:随机创建不同二维数据集作为训练集,使用k-means进行聚类展示。 # 创建数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sklearn.cluster import K...
K-Means是一种无监督学习算法,它可以帮助我们对图像像素进行分类,将其分成不同的区域。我们将逐步讲解K-Means聚类、数据规范化工具和图像处理工具的使用,并详细分析每段代码。 1. K-Means算法简介 K-Means算法是一种无监督学习算法,旨在将数据分成K个聚类。它通过最小化类内误差平方和(SSE)来将数据聚集在不同...
给定下列数据集(2 ,4,10,12,15,3,21),进行K-Means聚类,设定聚类数为2个,相似度按照欧式距离计算。(15分) 相关知识点: 试题来源: 解析 解:(1)从数据集X中随机地选择k个数据样本作为聚类的出示代表点,每一个代表点表示一个类别,由题可知k=2,则可设m1=2,m2=4: (2)关于X中的任意数据样本xm(1m...
正确答案是A,B,C,D。 在使用K-Means聚类算法时,选择适当的K值非常重要,因为它决定了聚类的数量。正确选择K值可以帮助提高聚类的准确性。选择K值通常基于数据的特性,包括数据集的大小、数据的复杂程度、预期的类的数量以及数据的维度。合理的K值应该能够充分揭示数据内在的结构,同时避免过度拟合或者欠拟合的问题。反馈...
聚类分析是一种无监督学习方法,通常用于数据的分组。在本示例中,我们将使用K-means聚类算法对iris数据集进行聚类,尝试将鸢尾花数据集分为不同的簇,来进行聚类分析。 目标: 使用K-means算法进行聚类 评估聚类效果 可视化聚类结果 步骤1: 加载数据并准备数据 ...
已知相似度矩阵,使用k-means算法进行聚类通常涉及将相似度矩阵转换为特征向量、选择合适的k值、初始化聚类中心、迭代优化直至收敛等关键步骤。其中,将相似度矩阵转换为特征向量尤为重要,因为k-means算法在原始形态下不直接作用于相似度矩阵,而是基于欧氏距离在特征向量空间中迭代优化聚类结果。转换过程通常涉及多维缩放(MDS...
K-means聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为不同的类别或簇。与其他聚类算法不同,K-means聚类不是围绕质心进行分组。 K-means聚类的工作原理如下: 1. 首先,需要指定...
这里我们需要将性别变量进行编码转化 3.3确定聚类参数k 方法1:肘部法则 肘部法则(Elbow Method)是一种常用于确定KMeans聚类算法中参数K的方法。该方法通过绘制不同K值对应的聚类误差(通常是SSE,Sum of Squared Errors)的折线图,来寻找一个“肘点”,该点对应的K值即为较为合适的聚类数。