代码语言:javascript 复制 // kmeans.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include"stdafx.h"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/core/core.hpp"#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;// static void help()// {// cout << "\nThis p...
from sklearn.cluster import KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3) # n_clusters=3 表示聚成3类result = kmeans.fit(df)result 与随机森林，决策树等算法一样，KMeans函数中的参数众多，这里不具体解释了，可查阅官方文档 .join()表示横向拼接 # 对分类结果进行解读model_data_l = df.join(pd.DataFrame(...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
CSDN链接:https://blog.csdn.net/weixin_45181983/article/details/125542145 K-Means算法是机器学习中一个非常简单且使用的聚类算法。其只具备一个超参数K,代表着样本的类别数。假设k=2则表示我们希望将样本分为两类,另外k-means能够自主寻找样本数据的内部结构。该算法是基于假设:特征空间中相近的两个样本很可能属...
我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应...
1 K-Means原理 K-Means作为聚类算法是如何完成聚类的呢?正如其算法名称,KK表示簇的个数,Means表示均值。(注: 在聚类中,把数据所在的集合称为簇)。K-Means算法的基本思想是将训练数据集按照各个样本到聚类中心的距离分配到距离较近的KK个簇中,然后计算每个簇中样本的平均位置,将聚类中心移动到该位置。 根据上面...
简介:K-means聚类算法:原理、实例与代码分析 在大数据时代的浪潮中,聚类分析作为一种无监督学习方法,正逐渐成为机器学习和数据挖掘领域中的热门话题。其中,K-means算法以其简单高效的特点,在各类应用场景中脱颖而出。本文将深入探讨K-means算法的原理,并通过实例和代码分析来佐证其在实际应用中的有效性。
代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp defkmeans(X,n_clusters,max_iter=100):n_samples,n_features=X.shape # 初始化中心点 center_indices=np.random.choice(n_samples,size=n_clusters,replace=False)centers=X[center_indices]for_inrange(max_iter):# 分配样本到簇 ...
简单粗暴!精讲逻辑回归、聚类算法Kmeans算法、线性回归实验分析,机器学习算法原理+代码!逻辑回归可能是世界上使用最广泛的单一分类算法共计6条视频,包括:逻辑回归算法、逻辑回归代码、Kmeans算法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。