1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ##随机挑选一个数据点作为种子点 defselect_seed(Xn):idx=np.random.choice(range(len(Xn)))returnidx 2)计算剩数据点到这个点的距离d(x),并且加入到列表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ##...
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...
1#!/usr/bin/python2#coding=utf-83fromnumpyimport*4#加载数据5defloadDataSet(fileName):#解析文件,按tab分割字段,得到一个浮点数字类型的矩阵6dataMat = []#文件的最后一个字段是类别标签7fr =open(fileName)8forlineinfr.readlines():9curLine = line.strip().split('\t')10fltLine = map(float, ...
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 ...
首先,随机确定k个初始点的质心;然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中,即为每一个点找到距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇;该步完成后,每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。具体算法表示如下:下图展示了K-means聚类算法的支持函数在Python环境下的具体表示: ...
Python实现K means算法 kmeans算法简单例题python 文章目录 一、KMeans算法的步骤 二、KMeans实现过程中需要注意的地方 1.初始聚类中心的确定 2. 常用的距离度量 3. 聚类效果的衡量 SSE 4.迭代结束条件 5.空簇的处理 三、结果展示 1. 样本的聚类 2. 图片压缩...
原理+代码｜Python实现 kmeans 聚类分析 来源：早起Python 作者：萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用，因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法，这种方法...
「机器学习项目实战」Python实现聚类(Kmeans)分析客户分组 说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需项目，可关注留言。想了解更多精彩内容，快来关注张陈亚 1.问题定义 在日常银行、电商等公司中，随着时间的推移，都会积累一些客户的数据。在当前的大数据时代、人工智能时代，数据就是无...