K-means算法,也称为k均值聚类算法,是最广泛使用的聚类算法。它实现的是,将数据集中的n个点划分到k个聚类中,使得每个点都属于离此点最近均值点所对应的聚类。 K-means算法优点在于简单、快速,但其缺点也很明显。 (1)使用K-means算法就必须要求事前给出k值,也就是预先确定好想要把数据集分成几类。 (2)不同...
我们使用误差平方和作为聚类的目标函数,就要求我们最终选择均值为聚类中心点迭代的原则。 这样不端迭代,直到达到迭代次数或是类别不再发生变化,结束。 最终的聚类结果,如下图: 如何使用 sklearn 中的 K-Means 算法 #coding:utf-8 fromsklearn.clusterimportKMeans fromsklearnimportpreprocessing importpandasaspd impor...
当聚类数等于5时,k-means聚类效果较好。 该文利用charls数据库两年的数据,采用描述性统计及差异性分析,单因素和多因素logistic回归分析以及限制立方样条模型,都是比较简单的统计方法,还做了亚组分析及交互作用分析来丰富研究。 描述性统计与差异性分析都采用基础的分类方法,连续数据描述用均值和标准差,分类数据描述用百...
当聚类数等于5时,k-means聚类效果较好。该文利用charls数据库两年的数据,采用描述性统计及差异性分析,单因素和多因素logistic回归分析以及限制立方样条模型,都是比较简单的统计方法,还做了亚组分析及交互作用分析来丰富研究。描述性统计与差异性分析都采用基础的分类方法,连续数据描述用均值和标准差,分类数据描述用...