kmeans聚类算法应用实例 K-Means聚类算法应用实例 一、K-Means聚类算法简介 K-Means聚类算法是一种基于凝聚属性的迭代算法，它旨在将数据集 中的样本点分类划分到指定数量的簇中，以达到相关性最强的分组效果。算法的核心思想是，寻找代表簇中心的聚类中心，并根据距离聚 类中心的远近，将样本分类到不同的簇中。K-...
具体原理为:首先将获得的有效数据进行合理的处理,降低其数据自身的错误影响;然后基于处理后的有效数据为基础,进行归一化处理,以降低各种数据的冗余性,减少数据数量级不同而造成的不必要影响,最后基于K-means聚类相关理论知识进行数据的聚类划分,实现整个航线的不同分段划分,为船舶在实际的航行过程中处于特定的航行区域内...
1. 导入需要的库 importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportpairwise_distances_argminfromsklearn.datasetsimportload_sample_imagefromsklearn.utilsimportshuffle 2. 导入数据,探索数据 china = load_sample_image("china.jpg") china china.dtype china...
print centroids # 第二个for循环是聚类中心的移动,即:对于每一个类,重新计算该类的质心 for cent in range(k): # recalculate centroids # nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数。 # 它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴数)的元组,元组的每个元素都是一个整数数组,...
聚类的一种,之所以叫k-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇个数k是用户给定的,每一个簇通过质心来描述。 k-means的工作流程是: 随机确定k个初始点做为质心 给数据集中的每个点找距其最近的质心,并分配到该簇 ...
1K-means聚类算法基本理论 1.1 基本定义 亦称为k均值聚类算法,其评价指标为各基本粒子间的距离。当两个对象间距离越近,则认为其相似度就越大。最终将整个粒子群体划分为具有多个独立中心的“簇”。 1.2 算法核心思想 K-means聚类是一种迭代求解的聚类分析算法,通过随机设置聚类中心,计算各粒子距离并划分其类别。其...
机器学习sklearn(64):算法实例(二十一)聚类(四)KMeans (三) 案例:聚类算法用于降维,KMeans的矢量量化应用 1. 导入需要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin...
机器学习sklearn(64):算法实例(二十一)聚类(四)KMeans (三) 案例:聚类算法用于降维,KMeans的矢量量化应用 1. 导入需要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import pairwise_distances_argmin...