随机创建不同二维数据集作为训练集,并结合k-means算法将其聚类,你可以尝试分别聚类不同数量的簇,并观察聚类效果: 聚类参数n_cluster传值不同,得到的聚类结果不同 2.2.1流程分析 2.2.2 代码实现 1.创建数据集 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from skl...
importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansxy=np.loadtxt("sample_1e6_fea_100_class_4_lable_1_ninfo_8.csv",delimiter=",")clusters=xy[[1,3,6,8],:-1]%%timemodel=KMeans(n_clusters=4,verbose=1,init=clusters)model.fit(xy[:,:-1])print(model.labels_[:10])"""# output:Initializatio...
# mainX=load_data()print(X)# Set initial centroidsinitial_centroids=np.array([[3,3],[6,2],[8,5]])K=3# Number of iterationsmax_iters=10centroids,idx=run_kMeans(X,initial_centroids,max_iters,plot_progress=True) 结果如图所示
init:是初始化质心的方法,默认“K-means++”,可选参数“random"; n_init:用不同的质心初始化值运行的次数,默认是10,每一次算法运行时开始的centroid seeds是随机生成的, 这样得到的结果也可能有好有坏. 所以要运行算法n_init次, 取其中最好的。 random_state:控制每次质心随机初始化的随机种子 max_iter:单次...
算法步骤 一、KMeans算法的步骤 对于给定的一组数据,随机初始化K个聚类中心(簇中心) 计算每个数据到簇中心的距离,并把该数据归为离它最近的簇。 根据得到的簇,重新计算簇中心。 对2、3 进行迭代直至簇中心不再改变或者小于指定阈值。 二、KMeans实现过程中需要注意的地方 ...
k-means++算法是一种更智能的初始化算法,它产生更稳定的聚类,同时最大化质心与其他质心之间的距离。K-means++ 是 Scikit-learn 实现中使用的初始化算法。 # 通过从X中拾取K个样本来随机初始化K个质心 def initialize_random_centroids(K, X): """Initializes and returns k random centroids""" ...
在K-means算法中,我们需要首先选择K个初始质心。在这个简单的实现中,我们随机选择数据集中的K个点作为初始质心。 std::vectorcentroids(k);for(inti =0; i < k; ++i) { centroids[i] = data[rand() % data.size()];} 分配点 对于数据集中的每个点,我们需要找到最近的质心,并将其分配给该质心对应的集...
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm)KMeans算法是一种无监督学习算法，用于将一...