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...
📊 数据处理与可视化: 导入数据:使用pandas读取CSV文件,并删除缺失值。 应用KMeans:使用sklearn库中的KMeans类,选择n_clusters=3进行聚类。 分配标签:将聚类结果赋值给数据框的'label'列。 计算误差平方和(SSE):遍历1到10的K值,计算并记录每个K值对应的SSE。 绘制SSE曲线:使用matplotlib绘制K值与SSE的曲线图。通...
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,...
National Health and Nutrition Exam Survey(综合饮食,医学和检查机器学习数据集,2013年至2014年)中有一些聚类,这些聚类只能通过降维来显示。 PCA与k-means结合使用是一种可视化高维数据的强大方法。 本文主要时将主成分分析(PCA)付诸实践,首先下载机器学习数据集:National Health and Nutrition Examination Survey(https:...
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: ...
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
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 -- ...
文本聚类:将文本文档分成不同的主题,以便进行信息检索或文本分类。 异常检测:通过发现与其他数据点距离较远的点来识别异常数据。 k-means分析的步骤 k-means算法的步骤如下: 选择k值:首先确定要将数据分成多少个簇。这个值的选择会影响最终的聚类结果。