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-...
# 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,其值为非零元素...
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...
图像探索完毕,我们了解了,图像现在有9W多种颜色。我们希望来试试看,能否使用K-Means将颜色压缩到64种,还不严重损耗图像的质量。为此,我们要使用K-Means来将9W种颜色聚类成64类,然后使用64个簇的质心来替代全部的9W种颜色,记得质心有着这样的性质:簇中的点都是离质心最近的样本点。 为了比较,我们还要画出随机压...
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...