这次的选择思路是:先取一个能落在上步计算的距离列表求和后(sum(dis_list))的随机值rom,然后用rom -= d(x),直到rom<=0,此时的点就是下一个“种子点” 代码语言:javascript 复制 ##随机挑选另外的种子点 defselect_seed_other(Xn,Yn,dis_list):d_sum=sum(dis_list)rom=d_sum*np.random.random()idx...
2. 引用Python库将样本分为两类(k=2),并绘制散点图: #只需将X修改即可进行其他聚类分析 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans kemans=KMeans(n_clusters=2) result=kemans.fit_predict(X) #训练及预测 print(result) #分类结果 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-s...
此外,在代码中,每次获取完一个地点的经纬度信息后,延迟一秒钟。这样做的目的是为了避免频繁的调用API,请求被封掉的情况。接下来就要正式利用k—means聚类方法对地理坐标进行聚类。 将上述算法加入到第三部分“算法示例”中的算法中,然后在Python提示符下输入如下图所示的命令,得到的结果如下图所示: 执行上面的命令...
语言环境:Python 3.7 编译器:Jupyter Lab Pandas:1.3.5 Numpy:1.19.3 Scipy:1.7.3 Matplotlib:3.1.3 项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据...
完整Python代码如下: importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#子函数:Initialize center函数通过使用numpy库的zeros函数和random.uniform函数,#随机选取了k个数据做聚类中心, 并将结果存放在Numpy的Array对象centers中definitCenters(dataSet,k): numSamples,dim=dataSet.shape ...
K-means聚类算法及python代码实现 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。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇...
pyspark 谱聚类代码 python k-means聚类算法 根据训练样本是否包含标签信息,机器学习可以分为监督学习和无监督学习(这里我们不考虑半监督学习)。聚类算法是典型的无监督学习算法,它是对事务自动归类的一种算法,在聚类算法中利用样本的标签,将具有相似属性的事物聚集到一类中。
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...
可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。学习参考链接: Matplotlib 教程 | 菜鸟教程 (runoob.com) https://www.runoob.com/w3cnote/matplotlib-tutorial.html 二、实验代码 因为是刚开始学习,所以还是引用了第一篇博文的代码,但根据自身情况进行了...