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: ...
51CTO博客已为您找到关于kmeans聚类算法实例的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及kmeans聚类算法实例问答内容。更多kmeans聚类算法实例相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
# 传入数据集和k值def kmeans(data, k):# 计算样本个数numSamples = data.shape[0]# 样本的属性,第一列保存该样本属于哪个簇,第二列保存该样本跟它所属簇的误差clusterData = np.array(np.zeros((numSamples, 2)))# 决定质心是否要改变的质量clusterChanged = True# 初始化质心centroids = initCentroids(...
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) newcenter=Center(dataset,labelset,k)#p...
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 ...
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 ...
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...
# 无监督学习: 聚类,将无标记的样本进行分类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd #--数据准备 import tushare as ts data=ts.get_hist_data('601518',start='2017-010-26',end='2018-06-22',ktype...
K-Means聚类算法若干实例Matlab代码.doc,要用matlab做聚类,找了几个资源,列在这里。 一、方法1:? 用matlab自带的函数, IDX = kmeans(X,k) 二、参照一段网友写的代码 function y=kMeansCluster(m,k,isRand) %%%%%%%%%%%%%%%% % % kMeansCluster - Simple k means clusteri
matlabmaxrow聚类算法kardikmeansclusterisrand 要用matlab做聚类,找了几个资源,列在这里。一、方法1:用matlab自带的函数,IDX=kmeans(X,k)二、参照一段网友写的代码functiony=kMeansCluster(m,k,isRand)%%%%%%%%%%%%%%%%%%kMeansCluster-Simplekmeansclusteringalgorithm%Author:KardiTeknomo,Ph.D.%%Purpose:...