重复:重复步骤2和3,直到聚类中心不再发生变化,或达到预定的迭代次数 代码: importnumpyasnpinput=np.random.rand(300,3)defkmeans(input,k,max_iter=100,tol=1e-4):# tol(float):Tolerance for convergence# np.random.choice()必须从一维ndarray/list/tuple中随机抽取数字,并组成指定size的数组centroids=input...
K-means算法Sklearn实现代码如下: # 把上面数据点分为两组(非监督学习)clf=KMeans(n_clusters=2)clf.fit(x)# 分组centers=clf.cluster_centers_# 两组数据点的中心点labels=clf.labels_# 每个数据点所属分组print(centers)print(labels)foriinrange(len(labels)):pyplot.scatter(x[i][0],x[i][1],c=...
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...
随机初始化k个中心点很简单,具体代码如下: (2)通过k-means||初始化中心点 相比于随机初始化中心点,通过k-means||初始化k个中心点会麻烦很多,它需要依赖第三章的原理来实现。它的实现方法是initKMeansParallel。 下面按照第三章的实现步骤来分析。 第一步,我们要随机初始化第一个中心点。 第二步,通过已知的...
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...
以下是我的代码，包含注释、空行总共26行，有效代码16行。1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每...
算法代码实现:main.m 代码语言:javascript 复制 clear all;close all;clc;%第一类数据 mu1=[000];%均值S1=[0.300;00.350;000.3];%协方差 data1=mvnrnd(mu1,S1,100);%产生高斯分布数据%%第二类数据 mu2=[1.251.251.25];S2=[0.300;00.350;000.3];data2=mvnrnd(mu2,S2,100);%第三个类数据 ...
原理+代码｜Python实现 kmeans 聚类分析 来源：早起Python 作者：萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用，因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法，这种方法...
代码实现 基于上面描述的过程,我们来写python实现代码: import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs from matplotlib import pyplot as plt #无监督算法,学习过程就是训练质心的位置,进行聚类 class Kmeans: def __init__(self,k):
1、不适用sklearn 实现的python代码 import re import numpy as np import random import codecs import matplotlib.pyplot as plt #数据结构 cenList[]存放质心的列表 [ [x,y],[x,y],,,[x,y]] # cenDiction 字典 存放质心和对应的数据 格式为[0:[[x,y],[x,y],,,[x,y]],1:[[x,y],,[x...