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...
理解算法的最好方式就是用代码实现它。Kmeans类代码如下: import numpy as np import random class Kmeans(object): def __init__(self, k, data): self.k = k #簇的个数 self.data = data #矩阵样本 #欧氏距离计算(二范式) def getDistance(self, n1, n2): return np.linalg.norm(n1-n2, ord=...
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(...
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...
代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importnumpyasnpdefkmeans(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distan...
iou_= intersection / (box_area + cluster_area -intersection)returniou_defkmeans(boxes, k, dist=np.median):"""Calculates k-means clustering with the Intersection over Union (IoU) metric. :param boxes: numpy array of shape (r, 2), where r is the number of rows ...
原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 聚类效果较优。 算法的可解释度比较强。 主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 K-Means的主要缺点有: K值的选取不好把握 对于不是凸的数据集比较难收敛 如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类效果不佳。
代码分析 首先,我们需要导入必要的库,并加载客户数据。这里我们使用sklearn库中的KMeans类来实现K-means算法。 python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd # 加载客户数据 data = pd.read_csv('customer_data.csv') ...