首先从数据集data中取出k个点作为中心点,然后遍历数据集中的每个点,计算这个点与k个中心点坐标的距离,把最小的距离添加到对应的分组中去。然后根据k个分组的内容,更新出k个新的中心点坐标,与上一次中心点坐标比对,如果误差值都小于设定值,那么结束,如果不小于,那么继续迭代,如果迭代超过了指定次数,那么也停止。 4...
《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告 实验名称:K-means聚类及决策树算法实现预测分析 实验目的: 1、掌握K-means算法的原理及应用。 2、掌握决策树算法模型的方法及应用。 实验设备与环境:计算机,R及RStduio等。 实验内容: 1、通过通信企业数据(USER_INFO_M.csv),使用K-means算法...
K-Means算法实现聚类分析&实现人工神经网络实验报告+代码_人工神经网络实验 人工智能 - 机器学习tp**ng 上传753.1 KB 文件格式 zip 神经网络 电子科技大学数据挖掘课程 K-Means算法&通过感知机 反向传播算法实现人工神经网络(ANN) 实验报告+代码点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
1) 首先定义了一个类:K_Means,该类中有5个属性以及2个方法。5个属性包括:k是分组数,tolerance最小误差,max_iter最大迭代次数,centers_存放中心点坐标,clf_存放分组坐标;2个方法是:_init_构造函数,fit执行迭代。 2) 对于fit函数。首先从数据集data中取出k个点作为中心点,然后遍历数据集中的每个点,计算这个点...
简介:AI K-means算法对数据进行聚类分析-实验报告 1、 问题描述及实验要求 K-means算法对data中数据进行聚类分析 (1)算法原理描述 (2)算法结构 (3)写出K-means具体功能函数(不能直接调用sklearn.cluster(Means)功能函数)具体函数功能中返回值包括 数据类标签,累中心,输入包括:数据,类别数 ...