特别是在 K 值从 2 增加到 22 的过程中,CH 指数从 849.99 增加到 4661.31,聚类效果明显改善。 在K = 22 达到最高点 (4661.31) 后,CH 指数开始出现波动,并且逐渐下降,说明进一步增加簇数并不能持续提升聚类质量,反而可能导致过度聚类。 最佳K 值: K = 22 是一个显著的拐点,在此 K 值下,CH 指
一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm)KMeans算法是一种无监督学习算法，用于将一...
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...
K-means++ 是 Scikit-learn 实现中使用的初始化算法。 # 通过从X中拾取K个样本来随机初始化K个质心 def initialize_random_centroids(K, X): """Initializes and returns k random centroids""" m, n = np.shape(X) # 质心的形状应该是(1,n),因此质心阵列的形状将是(K,n) centroids = np.empty((...
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。
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 ...
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 ...
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...
下面简单说一下Kmeans算法的步骤: 选随机选取K的簇中心(注意这个K是自己选择的) 计算每个数据点离这K个簇中心的距离,然后将这个点划分到距离最小的簇中 重新计算簇中心,即将每个簇的所有数据点相加求均值,将这个均值作为对应簇的新簇中心。 重复2、3步,直到满足了你设置的停止算法迭代的条件 ...