代码: importnumpyasnpinput=np.random.rand(300,3)defkmeans(input,k,max_iter=100,tol=1e-4):# tol(float):Tolerance for convergence# np.random.choice()必须从一维ndarray/list/tuple中随机抽取数字,并组成指定size的数组centroids=input[np.random.choice(input.shape[0],size=k,replace=False)]# Fals...
1. 导入数据 import time import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy import nonzero, array from sklearn.decomposition importPCA# 数据保存在.csv文件中 iris = pd.read_csv(r"D:\资料\365deep_learning\1.机器学习\Iris.csv", header=0) # 鸢尾花数据集 Iri...
4、算法实现步骤 k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: } 其伪代码如下: *** 创建k个点作为初始的...
plt.scatter([i[0]foriinj],[i[1]foriinj])#取第一列元素#plt.show()plt.savefig('zz.png')#1,随机选定K个值作为初始聚类中心defchushi(): core=[] data3=copy.deepcopy(data)#避免出现修改原数据的情况foriinrange(k): el=random.choice(data3) data3.remove(el)#排除重复元素core.append(el)p...
算法代码实现:main.m 代码语言:javascript 复制 clear all;close all;clc;%第一类数据 mu1=[000];%均值S1=[0.300;00.350;000.3];%协方差 data1=mvnrnd(mu1,S1,100);%产生高斯分布数据%%第二类数据 mu2=[1.251.251.25];S2=[0.300;00.350;000.3];data2=mvnrnd(mu2,S2,100);%第三个类数据 ...
代码效果: 不过这个只能实现2种聚类 python代码: 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnp from matplotlibimportpyplotclassK_Means(object):# k是分组数;tolerance‘中心点误差’;max_iter是迭代次数 def__init__(self,k=2,tolerance=0.0001,max_iter=300):self.k_=k ...
测试代码如下：1import time 2import matplotlib.pyplot as plt 3 4k = 4 5ds = create_data_set((0,0,2500), (0,2,2500), (2,0,2500), (2,2,2500)) 6 7t0 = time.time() 8result, cores = kmeans_xufive(ds, k) 9t = time.time() - t01011plt.scatter(ds[:,0], ds[:,1], s...
四.python实现+代码详解 以下是python得实例代码以及代码的详解,应该可以理解的。 1 import random 2 import pandas as pd 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6 # 计算欧拉距离 7 def calcDis(dataSet, centroids, k):
三、实现代码 一、kMeans是什么? kMeans算法是最常用的聚类算法,该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。 kMeans算法十分简单易懂而且非常有效,但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。 同时,因为每次分簇是我们是依据每个散点到中心点的平均距离来确定的,因此任意选取...