在聚类算法中,常用的是 K-means 和 DBSCAN,但本文聚焦 K-means 。 HMM即隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel)在语音识别、机器翻译、中文分词、命名实体识别、词性标注、基因识别等领域有广泛的使用。HMM原理可参考: 1.3. 基于划分的聚类算法 根据样本特征的相似度或距离远近,将其划分成若干个类。 基于划分的聚类算法...
idx = kmeans(X,k) %将数据x分为k类,返回类标签 idx = kmeans(X,k,Name,Value) %可以指定距离、使用新的初始值重复聚类的次数或使用并行计算。 [idx,C] = kmeans(___) %返回值可以返回中心点的坐标 [idx,C,sumd] = kmeans(___) %返回向量中点到质心距离的簇内总和sumd [idx,C,sumd,D] ...
dataSet = file2matrix("/Users/FengZhen/Desktop/accumulate/机器学习/推荐系统/kmeans聚类测试集.txt", "\t") dataMat = mat(dataSet) print(dataMat) # 执行kmeans算法 kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=k) kmeans.fit(dataMat) print(kmeans.cluster_centers_) #绘制计算结果 drawSca...
⽤Python实现K-means聚类算法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as datasets def create_data():X,y = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_features=2,centers=[[1,0],[5,4],[2,3],[10,8],[7,4]])return X,y def init_centers(data,k):m, n...
折叠收敛准则6 | 以下是一个更具体的示例,展示了如何使用迭代优化算法来实现紧凑化步骤。请注意,这仍然是一个简化的示例,实际应用中可能需要根据具体的问题和数据特性进行更复杂的处理。python复制import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeans# 假设我们已经有了压缩和重定向后的数据 X_redirectedX_redirect...
means聚类步骤 2 案例练习 3 小结 6.3 聚类算法实现流程 学习目标 掌握K-means聚类的实现步骤 k-means其实包含两层内容: K : 初始中心点个数(计划聚类数) means:求中心点到其他数据点距离的平均值 1 k-means聚类步骤 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个...
用Python实现K-means聚类算法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as datasets def create_data(): X,y = datasets.make_blobs(n_samples=1000,n_features=2,centers=[[1,0],[5,4],[2,3],[10,8],[7,4]]) ...
算法思想 选择K个点作为初始质心 repeat 将每个点指派到最近的质心,形成K个簇 重新计算每个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 1 2 3 4 5 代码实现 实验目的 根据下列成绩单,将5名同学成绩归为A类、B类、C类。 限制:使用Kmeans算法实现,但不直接调用sklearn第三方库的KMeans函数。
一、kMeans是什么? 二、算法步骤 三、实现代码 一、kMeans是什么? kMeans算法是最常用的聚类算法,该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。 kMeans算法十分简单易懂而且非常有效,但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。