1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ##随机挑选一个数据点作为种子点 defselect_seed(Xn):idx=np.random.choice(range(len(Xn)))returnidx 2)计算剩数据点到这个点的距离d(x),并且加入到列表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行
为帮助理解上述代码中的一些用法,下为示例代码: dist=np.array([[121,221,32,43],#第一行数据指第一个数据跟四个质心点的距离[121,1,12,23],[65,21,2,43],[1,221,32,43],[21,11,22,3]])#5*4的矩阵代表5个样本点,4个质心c_index=np.argmin(dist,axis=1)#每个数据离哪个质心点最近print(...
2.2.2 代码实现 1.创建数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score # 创建数据集 # X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,每个样本2个特征,共4个簇, # 簇...
plt.scatter([i[0]foriinj],[i[1]foriinj])#取第一列元素#plt.show()plt.savefig('zz.png')#1,随机选定K个值作为初始聚类中心defchushi(): core=[] data3=copy.deepcopy(data)#避免出现修改原数据的情况foriinrange(k): el=random.choice(data3) data3.remove(el)#排除重复元素core.append(el)p...
K-means聚类算法及python代码实现 K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是一样的) 1、概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇...
另一方面,可以对kmeans进行优化处理,存在一种二分kMeans处理. 二分k均值:首先将所有数据看成一个簇,然后将该簇一分为二,之后选择其中一个簇继续划分, 如何选择簇取决于对其划分是否可以最大程度的降低SSE的值;然后反复重复,直到得到K个簇为止. 代码实现 github地址:repository...
代码实现 在Python中，我们可以使用诸如sklearn等库来轻松实现K-Means算法。以下是一个简单的示例代码：from sklearn.cluster import KMeansimport numpy as np# 假设我们有一组二维数据data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])初始化KMeans对象，并指定簇的...
接下来,使用 Python 的库来实现 K-means 算法。 首先,生成一些随机数据进行演示,然后应用 K-means 算法,并展示结果。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs# 生成模拟数据np.random.seed(0)X,y=make_blobs(n_samples=300,centers=4,clust...
4.2 实现K-means 参考上述原理,我们来实现kMeans,我们将其封装成类,代码如下: class kMeans(Distance): def __init__(self, K=2, iters=16, seed=1): super(kMeans, self).__init__() self._K = K self._iters = iters self._seed = seed ...
K-means算法,也称为k均值聚类算法,是最广泛使用的聚类算法。它实现的是,将数据集中的n个点划分到k个聚类中,使得每个点都属于离此点最近均值点所对应的聚类。 K-means算法优点在于简单、快速,但其缺点也很明显。 (1)使用K-means算法就必须要求事前给出k值,也就是预先确定好想要把数据集分成几类。