plt.scatter(t[kmeans.label_==0].iloc[:,0],t[kmeans.label_==0].iloc[:,1],label = "类别1") plt.scatter(t[kmeans.label_==1].iloc[:,0],t[kmeans.label_==1].iloc[:,1],label = "类别1") plt.scatter(t[kmeans.label_==2].iloc[:,0],t[kmeans.label_==2].iloc[:,1],...
# 传入数据集和k值def kmeans(data, k):# 计算样本个数numSamples = data.shape[0]# 样本的属性,第一列保存该样本属于哪个簇,第二列保存该样本跟它所属簇的误差clusterData = np.array(np.zeros((numSamples, 2)))# 决定质心是否要改变的质量clusterChanged = True# 初始化质心centroids = initCentroids(...
此外,我们还可以利用matplotlib等可视化库对聚类结果进行可视化展示,以便更直观地了解聚类效果。 三、总结与展望 通过本文的介绍和实例分析,我们深入了解了K-means算法的原理和应用。在实际应用中,K-means算法可以帮助我们实现对数据的自动分类和聚类,从而发现数据中的潜在结构和规律。然而,K-means算法也存在一些局限性,...
for k=1:wA S=S+(C{k}-D{k}').^2; end d=sqrt(S); 三、另外一个网友写的代码 %这是一个简单的k均值聚类批处理函数 %待分类的样本x=mvnrnd(mu,siguma,20) %idx3=kmeans(x,3,'distance','city');或者 %idx4=kmeans(x,4,'dist','city','display','iter');这个可以显示出每次迭代的...
matlabmaxrow聚类算法kardikmeansclusterisrand 要用matlab做聚类,找了几个资源,列在这里。 一、方法1:用matlab自带的函数, IDX=kmeans(X,k) 二、参照一段网友写的代码 functiony=kMeansCluster(m,k,isRand) %%%%%%%%%%%%%%%% % %kMeansCluster-Simplekmeansclusteringalgorithm %Author:KardiTeknomo,Ph....
机器学习部分聚类 SVM PCA详细代码实例,并附有数据集。 (0)踩踩(0) 所需:11积分 ArcMenu仿path按钮.zip 2024-12-02 21:40:36 积分:1 (三级联动)全国省市县下拉地址选择源码.zip 2024-12-02 21:33:15 积分:1 ACM-(ACM模板和一些题目的代码实现).zip ...
K-Means聚类算法若干实例Matlab代码.doc,要用matlab做聚类,找了几个资源,列在这里。 一、方法1:? 用matlab自带的函数, IDX = kmeans(X,k) 二、参照一段网友写的代码 function y=kMeansCluster(m,k,isRand) %%%%%%%%%%%%%%%% % % kMeansCluster - Simple k means clusteri
K-means聚类算法思想可以看它设计诞生的伪代码看出: 我们发现这是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类...
线性查找算法非常简单,它从第一个元素开始遍历,直到找到目标元素为止。以下是Python代码实例: def linear_search(lst, target): for i in range(len(lst)): if lst[i] == target: return i return -1 1. 2. 3. 4. 5. 二分查找算法则是将有序数组分成两部分,每次查找都可以将查找范围缩小一半。以下...