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...
python import numpy as np class KMeans: def __init__(self, K=3, max_iters=100, tolerance=0.0001): self.K = K self.max_iters = max_iters self.tolerance = tolerance def fit(self, data): self.centroids = {} for i in range(self.K): self.centroids[i] = data[i] for i in ran...
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, ...
请依据wine数据集,编写Python代码完成下列操作: (1)读取数据文件wine.csv,并储存为数据框wine。 (2)构建聚类数目为3的KMeans模型,并命名为kmeans。 (3)在数据框wine中添加一列 “label”,将各个样本的聚类标签对应填入“label”列中。 (4)根据计算出的聚类标签绘制各类别数量占比饼图。 (5)求取聚类结果的...
K-means算法Python实现代码如下: # -*- coding:utf-8 -*-importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotclassK_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_=kself.tolerance_=toleranceself.max_iter_=max_iterdeffit(...
1、导入数据 1 import pandas 2 from sklearn.cluster import KMeans 3 from sklearn.decomposition import PCA 4 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 7 f=open("D:\\学习资料\\Python数据挖掘实战课程课件\\7.1\\data.csv",encoding='UTF-8') ...
kmeans聚类算法python代码kmeans 聚类算法 python 代码 K-means 聚类算法是一种常用的聚类分析方法,可以将数据集分成 K 个不 同的簇,使得簇内的数据点尽可能相似,簇间的数据点尽可能不同。以下是一个 使用Python 和 scikit-learn 库实现 K-means 聚类算法的示例代码: from sklearn.cluster import KMeans ...
python计算ks值代码 python k-means K-均值是通过对数据集进行分类来聚类的,属于无监督学习,为聚类问题提供了一种解决方案。在数据集没有标注的情况下,便于对数据进行分群。而K-Means中的K即指将数据集分成K个子集合。算法把 n 个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到 k 个集群(cluster),使得每个点都...