classKMeans(object):def__init__(self,data):'''data: 要分类的数据,二维数组,每一行是一个样本,列数为样本特征数'''self.data=dataself.calc_classes=np.frompyfunc(self.calc_distance,data.shape[1],1)self.fig,self.ax=plt.subplots() 定义了一个名为KMeans的类,用于执行 K-Means 聚类算法。在...
这段代码将生成一个散点图,其中不同颜色的点表示不同的聚类,红色的大点表示聚类中心。 通过上述步骤,你可以轻松地实现k-means聚类的可视化。希望这能帮助你更好地理解k-means聚类的过程和结果。
使用MiniBatchKMeans算法进行聚类分析。首先,设置一个超参数K的搜索范围,针对每一个K值,计算Calinski-Harabasz指数(CH指数),这个指数用于评估聚类效果,值越大说明聚类效果越好。计算结果如下: means 聚类分析中,不同的簇数(K值)对应了不同的 Calinski-Harabasz (CH) 指数。CH 指数用于评估聚类结果的优劣,指数越高,...
在此步骤中,我们将使用k-means聚类来查看前三个PCA成分。为此,我们首先将这些主要成分拟合到k-means算法并确定最佳聚类数。确定k-means模型的理想聚类数可以通过测量到最近的聚类中心(即inertia)的平方距离之和来完成。与图2中主成分分析的scree图非常相似,下面的k-means scree图表示的是解释的方差百分比,但是用不同...
K-Means聚类成3个类别 聚类算法(clustering analysis)是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法,属于无监督学习方法。 K-means算法,也被称为K-平均或K-均值,是一种广泛使用的聚类算法,或者成为其他聚类算法的基础,它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。几个相关概念: ...
KMEANS算法概述 KMEANS工作流程 KMEANS迭代可视化展示 使用Kmeans进行图像压缩 1、KMEANS算法概述 2、KMEANS工作流程: 假设k=2,分为两簇, ①先随机选取两个点作为质心;(初始值的选取很重要,进行多次k均值,看初值,在取平均) ②再计算每个样本点到质心的距离,选择距离短的质心作为一类; ...
C语言实现Kmeans聚类算法(2)—随机样本可视化zidea2015 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多718 2 32:54 App scratch停车挑战编程讲解视频 1307 51 14:55:36 App 完全自学!全网公认最好的机器学习算法教程,同济大佬带你全面解析线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机...10个经典算法! 809 -- ...
画一个图来显示聚类的情况 为了更好地考虑花瓣的长度和宽度,使用PCA首先降低维度会更合适。 为了更好地解释PCA图,考虑到主成分的方差。 数据中80%的方差是由前两个主成分解释的,所以这是一个相当好的数据可视化。 向下滑动查看结果▼ 使用k-means聚类法将数据集聚成3组 ...
Kmeans算法(k均值算法)是一种简单的聚类算法,属于划分式聚类算法,当给定一个数据集D时,Kmeans算法的步骤如下: 代码语言:text 复制 选择K个点作为初始质心(随机产生或者从D中选取) repeat 将每个点分配到最近的质心,形成K个簇 重新计算每个簇的质心
简介:通过可视化技术,可以直观地理解K-means聚类算法的原理和结果。本文将介绍如何使用Python中的matplotlib库来可视化K-means聚类结果。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在Python中,可以使用matplotlib库来可视化K-means聚类结果。以下是一个简单的示例代码,演示如...