用kmeans算法将三个样本聚类成2类,图中的红点为样本点,蓝点为随即初始的两类的样本点的质心,黑色连线代表每个样本点到某一类质心的距离。J函数最小的意思就是选取这些黑色的距离线使其长度和最小,并且从红点出发的线只能选取一次,即如图中的1.9这条线和2这条线由于都是从同一个红点出发所以只能选取一个进行...
df1['jllable']=kmeans.labels_ df_count_type=df1.groupby('jllable').apply(np.size) ##各个类别的数目 df_count_type ##聚类中心 kmeans.cluster_centers_ ##新的dataframe,命名为new_df ,并输出到本地,命名为new_df.csv。 new_df=df1[:] new_df new_df.to_csv('new_df.csv') ##将用于聚...
一、实验要求(10%) 1. 熟练使用Python中数据处理分析的基本操作 2. 理解并掌握常用的聚类算法,能使用Python实现聚类算法——Kmeans (1)将数据准备成需要的格式 (2)编写聚类算法 (3)完成聚类算法的训练和测试 二、实验内容及步骤(80%) 计算欧拉距离并计算质心位置 使用K-means分类,随机取质心,更新质心,知道变化...
df['label']=kmeans.labels_ df_count_type=df.groupby('label').apply(np.size) #各类别数目 df_count_type #聚类中心 kmeans.cluster_centers_ ##新的dataframe,命名为new_df ,并输出到本地,命名为new_df.csv。 new_df=df[:] new_df new_df.to_csv('new_df.csv') ##将用于聚类的数据的特征...
K-means 聚类算法是一种把数据分成 k 个组的聚类算法 它先随机选出 k 个数据点作为初始的簇中心,然后计算每个数据点到每个簇中心的距离,把每个数据点分配给距离它最近的那个簇中心,然后根据已有的数据点重新计算簇中心 这个过程会重复进行,直到满足某个条件,例如没有数据点需要重新分配或没有簇中心再变化,或者误...
以下是使用k-means算法进行图像分割的实验代码: importnumpyasnp fromPILimportImage importmatplotlib.pyplotasplt # 读入图片数据 img=np.array(Image.open("ladybug.png"))# 读取图片,转为numpy数组 plt.imshow(img) plt.show() # 将数据转化成可以处理的数据维度(n行,3) ...
本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时,比较常用的输出工具,输出各个簇中包含的样本数据,以下是其具体的实现方式: 代码语言:javascript 复制 kmeans_model=KMeans(init="k-means++",n_clusters=t)kmeans_model.fit(tf_matrix)# 训练是t簇,指定数据源 ...
考虑到K-means聚类的数据点会来自多个数据拥有者,为保证多个数据拥有者的隐私数据不在计算过程中泄露,需要采取方案保护数据拥有者的隐私数据。同时数据的隐私保护会给数据拥有者带来大量的计算,需要将计算外包给服务器来降低数据拥有者的计算量。本课题结合以上两方面需求,将多方数据隐私保护的K-means聚类算法和外包计算...
给定多篇文档,如何对文档进行聚类。本博客使用的是k-means聚类方法。关于k-means网络上有很多资料介绍其算法思想和其数学公式。 针对文档聚类,首先要讲文档进行向量化,也就是说要对文档进行编码。可以使用one-hot编码,也可以使用TF-IDF编码,也可以使用doc2vec编码等,总之,要将其向量化。
1、解压下载的CollaborativeFilteringBasedUserKmeans压缩文件 2、操作系统中需装java jdk1.7或者以上版本 3、点击start.bat,在运行过程中,会输出聚类结果,然后输出用户id进行推荐,和mae值