这次的选择思路是:先取一个能落在上步计算的距离列表求和后(sum(dis_list))的随机值rom,然后用rom -= d(x),直到rom<=0,此时的点就是下一个“种子点” 代码语言:javascript 复制 ##随机挑选另外的种子点 defselect_seed_other(Xn,Yn,dis_list):d_sum=sum(dis_list)rom=d_sum*np.random.random()idx...
一、简介 K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件...
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[np.random.choice(input.shape[0],size=k,replace=False)]# Fals...
plt.show() 现在用K-Means聚类方法来做聚类,首先选择k=2,代码如下: from sklearn.cluster import KMeans y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=9).fit_predict(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) plt.show() k=2聚类的效果图输出如下: 看看用Calinski-Harabasz Index评估的...
使用K-Means聚类算法对数据进行聚类。每一步代码详细解释 fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt # 生成示例数据X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_state=0)# 使用K-Means进行聚类...
2 代码解释 3 实操 3.1 构建聚类数目为3的KMeans模型 3.2 占比饼图 3.3 轮廓系数值 3.4 使用for循环计算聚类个数为2至9时的轮廓系数值,寻找最优聚类个数 1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据...
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...
pyspark 谱聚类代码 python k-means聚类算法 根据训练样本是否包含标签信息,机器学习可以分为监督学习和无监督学习(这里我们不考虑半监督学习)。聚类算法是典型的无监督学习算法,它是对事务自动归类的一种算法,在聚类算法中利用样本的标签,将具有相似属性的事物聚集到一类中。
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...
在主函数中,我们准备了一个简单的数据集(整体代码见最后),并设置了K值和最大迭代次数。然后调用kmeans函数进行聚类。 这就是K-means算法的一个基本实现。在实际应用中,可能还需要考虑更多的优化和异常情况处理,比如处理空集群、改进初始质心的选择方法、添加对异常值的鲁棒性等。