接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类具体应用; 最后,对K-means进行总结,指出K-means的优缺点,K-means的改...
参考官方文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans 1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤:importnumpy as np x= np.random.randint(1,50,[20,1]) y= np.zeros(20) k= 3#1) 选取数据空间中的K个对...
centroids[:, j] = (minJ + rangeJ * np.random.rand(k,1)).flatten()returncentroids 对于kMeans和biKmeans的实现,参考了scikit-learn中kMeans的实现,将它们封装成类。 n_clusters —— 聚类个数,也就是k initCent —— 生成初始质心的方法,'random'表示随机生成,也可以指定一个数组 max_iter —— 最...
Python数据分析笔记:聚类算法之K均值 我们之前接触的所有机器学习算法都有一个共同特点,那就是分类器会接受2个向量:一个是训练样本的特征向量X,一个是样本实际所属的类型向量Y。由于训练数据必须指定其真实分类结果,因此这种机器学习统称为有监督学习。 然而有时候,我们只有训练样本的特征,而对其类型一无所知。这种情...
Python K均值聚类算法 1. K均值聚类算法的基本原理 K均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其基本思想是将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。算法的具体步骤如下: 初始化:随机选择K个数据点作为初始聚类中心。 分配步骤:计算每个数据点到各个聚类中心的距离...
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...
K均值(K-Means)算法是一种常用的聚类算法,它将数据集分成K个簇,每个簇的中心点代表该簇的质心,使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是K均值算法? K均值算法是一种迭代的聚类算法,其基本思想是通过不断迭代优化簇...
二、用Python实现K-Means聚类算法 1、导入数据并进行标准化 import pandas as pd inputfile = './Python数据分析与挖掘实战(第2版)/chapter5/demo/data/consumption_data.xls' data = pd.read_excel(inputfile,index_col = 'Id') data 1. 2.
python k均值聚类 python k-means聚类算法 K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是一样的) 1、概述 K-means算法是集简单和经典于一身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。
Python代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 设置随机种子,以便结果可复现 np.random.seed(0) # 生成100个居民区的坐标点 X, _ = make_blobs(n_samples=100, centers=5, cluster_std=1.0) ...