KMeans聚类算法实现的原理就是簇内数据相似性最高,不同簇类的数据的相似性最低。进而可以理解为在簇内的所有数据与质心之间的距离和最小,簇间的质心的距离越大学好,通常使用距离公式来衡量。在sklearn中KMeans通常使用簇内平方(Inertia)和来衡量簇内的距离。 实现步骤如下: 1、随机抽取K个样本作为最初的质心 2...
K-means算法Sklearn实现代码如下: # 把上面数据点分为两组(非监督学习)clf=KMeans(n_clusters=2)clf.fit(x)# 分组centers=clf.cluster_centers_# 两组数据点的中心点labels=clf.labels_# 每个数据点所属分组print(centers)print(labels)foriinrange(len(labels)):pyplot.scatter(x[i][0],x[i][1],c=...
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=1,algorithm='auto') 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中心...
1.创建数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import calinski_harabaz_score # 创建数据集 # X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,每个样本2个特征,共4个簇, # 簇中⼼在[-1,-1...
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现 fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt# 可视化数据# 生成数据n_samples =200n_clusters =3random_state =42X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, centers=n_clusters, random_state=random_state)# 使用KMeans算法...
K-Means聚类讲解：算法和Sklearn的实现（附代码）K-Means聚类是机器学习领域中最强大的聚类算法之一。他的原因比较简单，但得出的结果也非常准确。聚类是理解数据集的非常重要的方式，因此在本文中，我们将讨论什么是聚类，为什么需要聚类以及什么是k-means聚类。什么是聚类 聚类是根据数据的属性将数据分为两个或更多组...
上面这个也可以使用sklearn中的K-Means进行实战一下子,作为图像分割图像的准备期。 4. KMeans聚类实战:如何使用KMeans对图像进行分割? 还是老规矩,我们在实战之前,先看一下如何调用sklearn实现KMeans。 4.1 如何使用sklearn中的KMeans算法 sklearn 是Python的机器学习工具库,如果从功能上来划分,sklearn 可以实现分...
本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时,比较常用的输出工具,输出各个簇中包含的样本数据,以下是其具体的实现方式: 代码语言:javascript 复制 kmeans_model=KMeans(init="k-means++",n_clusters=t)kmeans_model.fit(tf_matrix)# 训练是t簇,指定数据源 ...
K_means 基本K-Means算法的思想很简单,事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式...
要求: 1、根据算法流程,手动实现Kmeans算法; 2、调用sklearn中聚类算法,对给定数据集进行聚类分析; 3、对比上述2中Kmeans算法的聚类效果。 读取文件 defloadFile(path): dataList=[] #打开文件:以二进制读模式、utf-8格式的编码方式 打开 fr=open(path,"r",encoding='UTF-8') ...