如果3个支持函数都可以正常运行,就可以准备实现完整的K-means算法了,该算法会创建K个质心,然后将每个点分配到最近的质心,再重新计算质心,直到数据点的簇分配结果不再改变为止。具体代码如下: 上面的代码给出了完整的K-means算法。上述算法的运行逻辑如下:在第一步建立的Kmeans()函数接受4个输入参数。只有数据集及...
# 4. 重复第2步和第3步,直到算法收敛,即中心点的位置与聚类的分配方案不再改变def kmeans(X, k, max_iters=100):centroids = initialize_centroids(X, k)for i in range(max_iters):labels = assign_clusters(X, centroids)new_centroids = update_cent...
# 2.算法实现#引入scipy中的距离函数,默认欧式距离fromscipy.spatial.distanceimportcdistclassK_Means(object):#初始化,参数n_clusters(即聚成几类,K)、max_iter(迭代次数)、centroids(初始质心)def__init__(self,n_clusters=6,max_iter=300,centroids=[]):self.n_clusters=n_clustersself.max_iter=max_iter...
这个算法的实现是,先取一个能落在Sum(D(x)) 中的随机值Random,然后用Random -= D(x),直到其<=0,此时的点就是下一个“种子点”。重复2和3直到k个聚类中心被选出来利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法 ### kmeans++聚类方法---选取初始聚类中心importmathimportnumpyasnpfromsklearnimportdata...
判定:若类中心不再发生变动或者达到迭代次数,算法结束,否则回到第二步。 4、K-Means演示举例 将a~d四个点聚为两类: 选定样本a和b为初始聚类中心,中心值分别为1、2 2.将平面上的100个点进行聚类,要求聚为两类,其横坐标都为0~99。Python代码演示: ...
3、算法步骤图解 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果,这里k取2。 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 { ...
kmeans算法的实现代码如下: function[Label C IterInfo]=MyKmeans(Samples, k)[m n] =size(Samples);%m个n维样本C = Samples(1:k, :); C1 = C; MaxIterTime =1000;i=0; Label =zeros(m,1); IterInfo.C = {C};while(i< MaxIterTime) ...
1PSD:\XufiveGit\CSDN\code> py-3 .\k-means.py2使用kmeans_xufive算法，1万个样本点，耗时0.0156550.3秒3使用kmeans_open算法，1万个样本点，耗时3.9990890.3秒 效果如下：作者：许文武，博客昵称「天元浪子」，本文首发于作者CSDN博客https://blog.csdn.net/xufive/article/details/101448969。【END】CS...