plt.plot(K,meanDispersions,'bx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel('平均离差') plt.title('用肘部方法选择K值') plt.show() 三、实例分析(对某网站500家饭店价格及评论进行聚类) import numpy as np fromsklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist importmatplotlib.pyplot as ...
node2):"""计算两个向量之间的欧式距离:param node1::param node2::return:"""returnnp.sqrt(np.sum(np.square(node1-node2)))#加载数据defload_data():data=np.loadtxt("input/kmeans.txt")returndata#初始化聚类中心definit_k_node(data,k):data=list(data)returnrandom.sample(data,k)#讲...
k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: } 其伪代码如下: *** 创建k个点作为初始的质心点(随机选择)...
1. 文本分类专题(ultimate 版)绝对是目前最全的C++版开源文本分类代码和最令人耳目一新的实验解释(61) 2. Kmeans聚类之建立词袋子模型(54) 3. K-means文本聚类系列(已经完成)(51) 4. VS2008安装boost(手记)(39) 5. 巧用C#webbrowser以及Application.DoEvents()实现采集动态网页的爬虫机器人(38) 推荐...
K-means是一种经典的聚类算法,通过将数据划分为k个簇来实现聚类。下面是一个Python实现的K-means算法代码示例: ```python import numpy as np def kmeans(X, k, max_iters=100): #随机选择k个中心点 centers = X[np.random.choice(range(len(X)), k, replace=False)] for _ in range(max_iters):...
kmeans聚类算法python代码kmeans 聚类算法 python 代码 K-means 聚类算法是一种常用的聚类分析方法,可以将数据集分成 K 个不 同的簇,使得簇内的数据点尽可能相似,簇间的数据点尽可能不同。以下是一个 使用Python 和 scikit-learn 库实现 K-means 聚类算法的示例代码: from sklearn.cluster import KMeans ...
构建K-Means算法的代码如下: def kmeans(data, k, cent): ''' kmeans算法求解聚类中心 :param data: 训练数据 :param k: 聚类中心的个数 :param cent: 随机初始化的聚类中心 :return: 返回训练完成的聚类中心和每个样本所属的类别 ''' m, n = np.shape(data) # m:样本的个数;n:特征的维度 ...
针对你的问题“k-means聚类代码”,以下是一个详细的步骤和相应的代码示例,展示如何使用Python实现k-means聚类算法: 导入必要的库: 为了实现k-means聚类,我们需要导入sklearn.cluster中的KMeans类,以及用于生成数据集的numpy库和用于数据可视化的matplotlib库。 python from sklearn.cluster import KMeans import numpy ...
二、聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300,tol=1e-4,precompute_distances='auto',verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1): 1. ...