使用python 手写实现 K-means 算法效果(假设 K=5 的时候): 这里使用了 Python 手写实现 K-means 算法,并与 scikit-learn 库中的K-means 算法进行了比较。结果发现手写实现的 K-means 算法的效果与scikit-learn 库中的 K-means 算法相似,都可以很好地聚集数据点。 结论与心得体会 K-means 算法是一种常用的...
2:K,聚类中心的个数(即要把这一堆数据分成几组) 所以,在处理之前,你先要决定将要把这一堆数据分成几组,即聚成几类。但并不是在所有情况下,你都事先就能知道需要把数据聚成几类的。但这也并不意味着使用k-means就不能处理这种情况,下文中会有讲解。 把相应的输入数据,传入k-means算法后,当k-means算法运...
cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 import numpy as np # 创建100个样本点,每个样本点有3个特征 X = np.random.rand(100, 3) # 创建KMeans对象,指定聚类数量为3 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 使用KMeans对象拟合数据 kmeans.fit(X) # 获取聚类中心点 centroid...
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，...
# k-means聚类 #将原始数据做归一化处理 data=whiten(points) #使用kmeans函数进行聚类,输入第一维为数据,第二维为聚类个数k. #有些时候我们可能不知道最终究竟聚成多少类,一个办法是用层次聚类的结果进行初始化.当然也可以直接输入某个数值. #k-means最后输出的结果其实是两维的,第一维是聚类中心,第二维是...
k-means算法的可以用于高维，时间复杂度和空间复杂度都和维度呈线性关系。楼主之所以有这个困惑是否大多数...
# k-means聚类 #将原始数据做归一化处理 data=whiten(points) #使用kmeans函数进行聚类,输入第一维为数据,第二维为聚类个数k. #有些时候我们可能不知道最终究竟聚成多少类,一个办法是用层次聚类的结果进行初始化.当然也可以直接输入某个数值. #k-means最后输出的结果其实是两维的,第一维是聚类中心,第二维是...
使⽤k-means聚类算法对多维属性数据进⾏分类数据形式如下：前期数据整合：import pandas as pd import scipy import scipy.cluster.hierarchy as sch from scipy.cluster.vq import vq,kmeans,whiten import numpy as np import matplotlib.pylab as plt df1 = pd.read_csv(r"D:\01RiverPro\01DATA\01Headwater...
即两个特征数据的聚类)，而是Kmeans的fit函数要求传入的数组的len(numpy_arr.shape)=2。即使你的数据...
KMeans聚类是一种常见的无监督学习方法,用于将数据集划分为多个簇(Clusters)。在这里,我们将展示如何使用Python及其相关库对多维数据表进行KMeans聚类,并解决具体的问题。 问题背景 假设我们有一个旅游公司,想基于客户的消费行为数据对客户进行分类,以便于进行更加精准的市场营销。我们的数据集包含多个维度,例如客户年龄...