Process finished with exitcode0 以上代码结果中每个值的第一项和第二项分别代表到第一个聚类中心和第二个聚类中心的距离。
1 #coding=utf-8 2 import codecs 3 import numpy 4 from numpy import * 5 import pylab 6 7 def loadDataSet(fileName): 8 dataMat = [] 9 fr = codecs.open(fileName) 10 for line in fr.readlines(): 11 curLine = line.strip().split('\t') 12 fltLine = map(float, curLine) 13 ...
np.zeros((m,2)))28 clusterChange = True2930# 第1步 初始化centroids31 centroids = randCent(dataSet,k)32while clusterChange:33 clusterChange = False3435# 遍历所有的样本（行数）36for i in range(m):37 minDist = 100000.038 minIndex = -13940# 遍历所有的质心41#第2步 找出最...
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,...
Python代码演示: import numpy as np """ 任务要求:对平面上的 100 个点进行聚类,要求聚类为两类,其横坐标都为 0 到 99。"""x = np.linspace(0, 99, 100)y = np.linspace(0, 99, 100)k = 2n = len(x)dis = np.zeros([n, k+1]) ...
下面来看使用Python实现的案例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ''' The following code isfortheK-Means Created by-ANALYTICSVIDHYA''' # importing required librariesimportpandasaspd from sklearn.clusterimportKMeans # read the train and test dataset ...
https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one 在过去,科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类,比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人,这就是简单的人工聚类方法。聚类是将数据集中某些方面相似的数据成员划分在一起,给定简单的规则,对数据集进行分堆,是一种无监督学习。聚类集合中,...
这里所生成的初始质心位置,其实就是从X的数据中随机找3个变量作为初始值。在此基础上,令initial_centroids = init_centroids(X, 3),然后代入前边的code中,重新运行一遍即可。赞赏作者编辑于 2018-04-28 10:55 Python 机器学习 聚类 赞同15添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
path='C:/python/python code/scikit-learn/'iris=datasets.load_iris()data=iris.data target=iris.target data_information=DataFrame(data,columns=['bcalyx','scalyx','length','width'])data_target=DataFrame(target,columns=['target'])data_csv=pd.concat([data_information,data_target],axis=1)ifnot...
来自专栏 · Python日常代码记录 4 人赞同了该文章 现有一组学生成绩数据,需要对学生进行聚类,分出3个组。 k-means聚类的输入数据类型只能是数值,这里筛选出成绩列作为输入数据,代码如下: 查看sklearn库中cluster模块下的KMeans类。 from sklearn.cluster import KMeans help(KMeans) ... Help on class KMeans...