5.kmeans算法的改进 5.1kmeans++的改进 聚类中心的个数K 需要事先给定,但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的,很多时候,事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适;Kmeans需要人为地确定初始聚类中心,不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果,同长情况下默认的随机选择初始聚类中心,通常聚类...
# 使用k-means聚类## 1.1 k-means聚类的第一种方式：不进行变量分布的正态转换--用于寻找异常值# 1、查看变量的偏度var = ["ATM_POS","TBM","CSC"] # var: variable-变量skew_var = {}for i in var:skew_var[i]=abs(df[i].skew()) # .skew() 求该变量的偏度 skew=pd.Series(skew_...
下面是一个Python实现的K-means算法代码示例: ```python import numpy as np def kmeans(X, k, max_iters=100): #随机选择k个中心点 centers = X[np.random.choice(range(len(X)), k, replace=False)] for _ in range(max_iters): #分配数据点到最近的中心点 labels = np.argmin(np.linalg....
kmeans 聚类算法 python 代码 K-means 聚类算法是一种常用的聚类分析方法,可以将数据集分成 K 个不 同的簇,使得簇内的数据点尽可能相似,簇间的数据点尽可能不同。以下是一个 使用Python 和 scikit-learn 库实现 K-means 聚类算法的示例代码: from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import ...
以下是一个使用Python实现k-means聚类算法的详细步骤和代码示例: 导入必要的库: 为了使用k-means聚类算法,我们需要导入sklearn.cluster中的KMeans类,以及用于生成数据集的numpy库和用于数据可视化的matplotlib库。 python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 准备...
k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心:
KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。 2. 生成示例数据 X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,n_features=2,cluster_std=0.60,random_state=0) n_samples=300:生成300个数据点。
构建K-Means算法的代码如下: def kmeans(data, k, cent): ''' kmeans算法求解聚类中心 :param data: 训练数据 :param k: 聚类中心的个数 :param cent: 随机初始化的聚类中心 :return: 返回训练完成的聚类中心和每个样本所属的类别 ''' m, n = np.shape(data) # m:样本的个数;n:特征的维度 ...