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...
1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javascript 复制 ##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 复制 ##计算数据点到种子点的距离 defcal_dis(Xn,Yn,idx):dis...
本文为[ 365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者:[ K同学啊]一、K-means 代码实现1. 导入数据import time import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy import nonz…
1.3.3 算法实现步骤 k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1)随机选取 k个聚类质心点 2)重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: } 其伪代码如下: *** 创建k个点作为初始...
kmeans算法代码实现 importmatplotlib.pyplot as plt#画图用importrandomimportcopyimportoperator#判断列表相等k=2#簇数量data=[(1,2),(2,3),(2,4),(3,3),(10,16)]defshow(x):forjinx: 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...
下面我们详细分析上述三个算法的代码实现。 4 源代码分析 在spark中,org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans文件实现了k-means算法以及k-means||算法,org.apache.spark.mllib.clustering.LocalKMeans文件实现了k-means++算法。 在分步骤分析spark中的源码之前我们先来了解KMeans类中参数的含义。
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...
代码语言:javascript 复制 km_cluster.labels_ km_cluster.predict(data) 这是两种聚类结果标签输出的方式,结果貌似都一样。都需要先km_cluster.fit(data),然后再调用。 5、案例四——Kmeans的后续分析 Kmeans算法之后的一些分析,参考来源:用Python实现文档聚类 ...
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...
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...