3.3 定义KMeans模型 3.3.1 模型训练 3.3.2 模型预测 3.3.3 K-means Clustering Algorithm模型 3.4 导入数据 3.5 模型训练 3.6 可视化决策边界 前言 最近粉丝群中很多朋友私信咨询一些决策树、逻辑回归等机器学习相关的编程问题,为了能更清晰的说明,所以建立了本专栏 专门记录基于原生Python实现一些入门必学的机器学习
初始节点和样例数据节点 实现K-Means中的核心迭代 # 用于保存中心点更新前的坐标C_old = np.zeros(C.shape)print(C)# 用于保存数据所属中心点clusters = np.zeros(len(X))# 迭代标识位,通过计算新旧中心点的距离iteration_flag = dist(C, C_old,1) tmp =1# 若中心点不再变化或循环次数不超过20次(此...
df = pd.DataFrame(data)# 定义K-means模型,其中k=2kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)# 对数据进行拟合并获取聚类标签labels = kmeans.fit_predict(df[['X','Y']])# 将聚类标签添加到数据框中df['Cluster'] = labels# 打印带有聚类标签的数据框print(df)# 可视化结果plt.scatter(df[...
Python中的sklearn库提供KMeans API，便于快速实现k-means聚类，关键参数包括簇数和初始方法。在Python的sklearn库中，k-means聚类方法的API为sklearn.cluster.KMeans。这个API的几个关键参数及其含义如下：n_clusters：这是一个int类型的参数，默认值为8，它表示形成的簇数以及生成的质心数。init：这是一个可选参...
公众号:Python爱好者社区 1. K-Means聚类原理K-means算法是很典型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。其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。各聚类本身...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means 部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说...
Numpy实现 在Python中，我们可以使用Numpy库来实现K-Means算法。Numpy提供了一种强大的方式来进行数组操作，这使得计算距离矩阵和优化质心的计算更高效便捷。首先，我们需要导入必要的库：import numpy as np 接下来，我们定义一个函数来计算两个矩阵之间的距离矩阵。def compute_distances_no_loops(A, B): return...
【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法4(nltk、sklearn),1、简介聚类是一种无监督学习任务,该算法基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群(即集群)。使用案例包括细分客户、新闻聚类、文章推荐等。因为聚类是一种无监督学习(即数据没有标注),并且通常使用数据
“Python实现一个算法总是比你理解这个算法更简单,这也是Python如此流行的原因之一。” 在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。 参见:数据离散化及其KMeans算法实现的理解 这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。 01 — 目标 有下图所示的一系列数据,总共有900多条,这是《Python数据分析与挖掘实战》...
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 ...