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-...
kmeans= KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(image_array_sample) kmeans.cluster_centers_ labels=kmeans.predict(image_array) labels.shape image_kmeans=image_array.copy()foriinrange(w*h): image_kmeans[i]=kmeans.cluster_centers_[labels[i]] image_kmeans pd.DataFrame(image_k...
聚类与分类的不同之处在于分类预先知道所分的类到底是什么,而聚类则预先不知道目标,但是可以通过簇识别(cluster identification)告诉我们这些簇到底都是什么。 K-means 聚类的一种,之所以叫k-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇个数k是用户给定的,每一个簇通过质心...
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...