任意产生k个聚类,然后确定聚类中心,或者直接生成k个中心。 对每个点确定其聚类中心点。 再计算其聚类新中心。 重复以上步骤直到满足收敛要求。(通常就是确定的中心点不再改变。) Kmeans算法流程案例 将下列数据点用K-means方法进行聚类(这里使用欧式距离作为度量,K取值为2) P1~P15这15个数据点的二维坐标图如下: ...
display(kmeans.cluster_) display(kmeans.label_) display(t[kmeans.label_==0]) #类别1 display(t[kmeans.label_==1]) #类别2 display(t[kmeans.label_==2]) #类别3 # 预测,随机 创建三个样本,测试三个样本归为哪个类 test_X = np.asarray([[0.1,0.2],[0.5,0.7],[1.8,0.7]]) result =...
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-...
plt.scatter(sim_data['x1'], sim_data['x2']) # sklearn的Kmeans实现 from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters= 3,random_state=0,init="k-means++") # 实例化 model = model.fit(X) # 模型学习,将学习到的距离,质心保存到model里 # 将聚类的结果和中心点的结果都画在...
简介:K-means聚类算法:原理、实例与代码分析 在大数据时代的浪潮中,聚类分析作为一种无监督学习方法,正逐渐成为机器学习和数据挖掘领域中的热门话题。其中,K-means算法以其简单高效的特点,在各类应用场景中脱颖而出。本文将深入探讨K-means算法的原理,并通过实例和代码分析来佐证其在实际应用中的有效性。
聚类中心:Kmeans聚类算法一开始需要随机初始化一些聚类中心。在Kmeans聚类算法的每个迭代中,聚类中心将根据当前分配给它们的数据项而重新计算。 Kmeans聚类算法实例 下面我们将使用sklearn库中的Kmeans聚类算法来演示一个实例。我们将使用Iris数据集来执行聚类。 首先,我们需要导入所需的库: from sklearn.cluster import...
简介:K-means聚类算法一文详解+Python代码实例 前言 博主共参与了数十场数学建模,其中对于未给出标签的数据进行分析时一般第一个想到的就是聚类算法。聚类算法分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法,同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类(Cluster)分析是由若干模式(Pattern)组成的,通常,模...
n_clusters是KMeans中的k,表示着我们告诉模型我们要分几类。这是KMeans当中唯一一个必填的参数,默认为8类,但通常我们的聚类结果会是一个小于8的结果。通常,在开始聚类之前,我们并不知道n_clusters究竟是多少,因此我们要对它进行探索。 1.1 先进行一次聚类看看吧 ...
i+= 1#print(newpoint)returnnewpoint#testcenter = center(test,label2,k)#print('testcenter:',testcenter)#K-means主体函数defmyK(k,dataset): Startpoint=startpoint(k,dataset) m,n=np.shape(Startpoint) centerpoint=Startpoint labelset=classfy(dataset,Startpoint) ...
K-Means算法实例 例:以下是一组用户的年龄数据,将K值定义为2对用户进行聚类。并随机选择16和22作为两个类别的初始质心。 Data_Age = [15,15, 16, 19, 19, 20, 20, 21, 22, 28, 35, 40, 41, 42, 43, 44, 60, 61, 65]; CenterId1 =16, CenterId2 = 22 ...