1、使用 K-means 模型进行聚类,尝试使用不同的类别个数 K,并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集,至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下 的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论,发现能解释数据的最好的 K 值。 二、算法原理 首先...
实现思路是使用K-means算法通过高频词对文本内容进行聚类,K-means算法实现原理简单易于理解,缺点是词与词之间的顺序性和相互关系不能在分类中得到体现。实现步骤如下: 使用jieba对文本内容进行分词处理; 去掉停用词; 使用TF-IDF算法将上一步过滤后的分词列表转换成矩阵形式; 使用K-means聚类算法对矩阵计算相似性; 获...
它是使用小批量更新中心位置的替代在线实现。对于大规模学习（例如n_samples>10k），MiniBatchKMeans可能...
K-means聚类算法的Python简介 以下是一个使用Python实现的K-means。K-means是一种广泛使用的聚类算法,它将数据点划分为K个簇,使得每个数据点都属于最近的均值(簇中心)。 python import numpy as np class KMeans: def __init__(self, K, max_iters=100, tolerance=0.0001): self.K = K self.max_iters ...
简介:本文介绍了基于Python实现的k-means聚类分析算法,并通过微博考研话题的数据清洗、聚类数量评估、聚类分析实现与结果可视化等步骤,展示了该算法在文本聚类领域的应用效果。 以微博考研话题为例 思路步骤: 数据清洗: 使用pandas读取数据文件,并进行数据清洗和预处理,包括去除重复值、数据替换等。
简介: 使用Python实现K-means 算法---文章中有源码 一、实验目的 使用Python实现K-means 算法。 二、实验原理 (1)(随机)选择K个聚类的初始中心; (2)对任意一个样本点,求其到K个聚类中心的距离,将样本点归类到距离最小的中心的聚类,如此迭代n次; (3)每次迭代过程中,利用均值等方法更新各个聚类的中心点(质...
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
在图b中我们随机选择了两个k类所对应的类别质心即图中的红色质心和蓝色质心然后分别求样本中所有点到这两个质心的距离并标记每个样本的类别为和该样本距离最小的质心的类别如图c所示经过计算样本和红色质心和蓝色质心的距离我们得到了所有样本点的第一轮迭代后的类别 利用Python如何实现 K-means聚类算法 目录 前言 ...
在Python中使用K-means聚类算法# 在sklearn中,聚类算法都在cluster类库下,本文介绍的K-means算法可以通过KMeans类调用,K可通过参数n_clusters设置。 使用方法如下: importmatplotlib.pyplotasplt# 从sklearn中导入K-means聚类算法fromsklearn.clusterimportKMeans# 导入聚类数据生成工具fromsklearn.datasetsimportmake_blob...