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...
下面我们将详细介绍K-medoids聚类算法的代码实现。 代码实现分为以下几个步骤: 1. 导入必要的库和数据 2. 初始化K个medoids 3. 分配每个样本到最近的medoid 4. 更新medoids 5. 重复步骤3和4,直到medoids不再改变 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...
我们实现的k-medoids聚类算法,需要指定2个聚类相关参数,另外一个参数是程序计算并行度,可以通过构造方法看到,代码如下所示: 1publicKMedoidsClustering(intk,intmaxIterations,intparallism) { 2super(k, maxIterations, parallism); 3distanceCache =newDistanceCache(Integer.MAX_VALUE); 4executorService = Executors....
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 cluster_points = {} # 存储每个质心对应的数据点 for i, c...
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] ...
我们实现的k-medoids聚类算法,需要指定2个聚类相关参数,另外一个参数是程序计算并行度,可以通过构造方法看到,代码如下所示: public KMedoidsClustering(int k, int maxIterations, int parallism) { super(k, maxIterations, parallism); distanceCache = new DistanceCache(Integer.MAX_VALUE); executorService = Exec...
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...
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] ...
这条命令会安装sklearn_extra库,该库提供了KMedoids类的实现。 验证安装: 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...
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\[,1:2\] ...