示例代码 以下是一个使用Pyclustering实现K-Medoids的示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyclustering.cluster import kmedoids from pyclustering.utils import read_sample from pyclustering.samples.definitions import SIMPLE_SAMPLES # 读取样本数据 sample = read_sample(SIMPLE_SAMPLES.SAMPLE_SIMPLE1) # 初始化K-Med...
下面我们来逐步介绍代码实现的每一个步骤。 1. 导入必要的库和数据 我们需要导入必要的库,比如NumPy、Pandas等。我们也需要准备好需要进行聚类的数据集。 ```python import numpy as np import pandas as pd ``` 2. 初始化K个medoids 接下来,我们需要初始化K个medoids。我们可以随机选择K个样本作为初始的medoids...
【原创】R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归数据分析报告论文(附代码数据) (1)R 通过对用电负荷的消费者进行聚类,我们可以提取典型的负荷曲线,提高后续用电量预测的准确性,检测异常或监控整个智能电网(Laurinec等人(2016),Laurinec和Lucká(2016))。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型...
k—medoids 聚类方法的MATLAB源代码,导入数据部分和画图部分已经用中文给出了注释。 这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。 ID:5315652511667870
代码语言:txt 复制 kmedoids.fit(data) 获取质心及其数据点: 代码语言:txt 复制 medoid_indices = kmedoids.medoid_indices_ # 获取质心的索引 medoids = data[medoid_indices] # 获取质心的数据点 获取每个质心对应的数据点: 代码语言:txt 复制 clusters = kmedoids.labels_ # 获取每个数据点所属的簇 ...
最近我们被客户要求撰写关于用电负荷时间序列的研究报告,包括一些图形和统计输出。 通过对用电负荷的消费者进行聚类,我们可以提取典型的负荷曲线,提高后续用电量预测的准确性,检测异常或监控整个智能电网(Laurinec等人(2016),Laurinec和Lucká( 2016))。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
你可以通过以下Python代码来验证KMedoids类是否已成功安装: python from sklearn_extra.cluster import KMedoids print("KMedoids 类已安装并可用") 如果没有报错,并且输出了提示信息,说明安装成功。 使用pyclustering库安装kmedoids 打开命令行工具:同上。 输入安装命令: bash pip install pyclustering 这条命令会...
k-medoids聚类代码 在本节中,我们将使用在上两节中使用的相同的鸢尾花数据集,并进行比较以查看结果是否明显不同于上次获得的结果。 实现k-medoid聚类 在本练习中,我们将使用R的预构建库执行k-medoids: 将数据集的前两列存储在iris_data变量中: iris_data<-iris[,1:2] ...
k-medoids聚类代码 在本节中,我们将使用在上两节中使用的相同的鸢尾花数据集,并进行比较以查看结果是否明显不同于上次获得的结果。 实现k-medoid聚类 在本练习中,我们将使用R的预构建库执行k-medoids: 将数据集的前两列存储在iris_data变量中: iris_data<-iris[,1:2] ...
运行结果如下: 蜣螂优化算法DBO优化K-Medoids结果: 蜣螂优化算法DBO优化K-means收敛曲线: 优化结果输出: 使用数据如下: 五、完整代码获取 创新应用2:nnmf+DBO+K-Medoids聚类,蜣螂优化算法DBO优化K-Medoids,适合学习和发paper。mbd.pub/o/bread/ZZyal55x...