K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
中心点的距离34centroids =createCent(dataSet, k)35clusterChanged = True#用来判断聚类是否已经收敛36whileclusterChanged:37clusterChanged =False;38foriinrange(m):#把每一个数据点划分到离它最近的中心点39minDist = inf; minIndex = -1;40forjinrange(k):41distJI =distMeans(centroids[j,:], dataSet[...
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...
# 使用k-means聚类## 1.1 k-means聚类的第一种方式：不进行变量分布的正态转换--用于寻找异常值# 1、查看变量的偏度var = ["ATM_POS","TBM","CSC"] # var: variable-变量skew_var = {}for i in var:skew_var[i]=abs(df[i].skew()) # .skew() 求该变量的偏度 skew=pd.Series(skew_...
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...
用Python实现K聚类算法代码 python kmeans聚类算法,1、概述本篇博文为数据挖掘算法系列的第一篇。现在对于Kmeans算法进行简单的介绍,Kmeans算法是属于无监督的学习的算法,并且是最基本、最简单的一种基于距离的聚类算法。下面简单说一下Kmeans算法的步骤:选随机选取K的
《Python数据挖掘及大数据分析》第四讲 Kmeans聚类代码实现、作业及优化。c=y_pred对聚类的预测结果画出散点图,marker=o说明用点表示图形。eg 世界各国家人均面积与土地面积第一列表示各国家的人均面积(人 平方公里);eg 学生英语成绩数据集第一列表示学生英语平时成绩;
Python 机器学习经典实例》代码基于Python3.x实现.zip 人工智能-机器学习 上传者:admin_maxin时间:2024-02-15 毕业设计-基于K-Means算法的平面点集聚类系统 用K-Means算法 K-Harmonic Means算法分别对平面上的点集进行聚类 并对结果进行比较 上传者:lxhtigerzy时间:2011-02-15 ...
机器学习:使用Python中K-Means、DBSCAN算法实现RFM模型 1321播放 这也太全了!聚类算法、降维算法、PCA算法、kmeans算法、Dbscan、Sklearn等机器学习-无监督学习算法一口气学完! 816播放 【通俗易懂】用Python实现DBSCAN聚类分析 399播放 DBSCAN聚类算法,纯Python实现。 4255播放 基于Python的kmeans聚类代码案例展示 3.1万播...
包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多个问题领域,为读者提供了广泛的学习资源。另外,书中针对各算法均用 Python 代码进行了实现。读者可一边运行代码一边...