三、在 Python 中实现 K-means 聚类算法 以下是一个简单的 K-means 聚类算法的 Python 实现示例: importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成模拟数据集X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=3, cluster_std=0.6, random_state=...
dis2cents[i]=np.sqrt(np.sum(np.power(sample-centers[i,:],2)))returndis2cents#子函数:kmeans函数.# 这部分代码完成了kmeans算法中为数据点决定所属类别以及迭代更新类中心点的主要功能。# 注意numpy库的返回最小值索引的argmin函数以及计算平均值的mean函数的使用方法defkmeans(dataSet,k,iterNum...
在Python中实现K-means聚类算法,可以按照以下步骤进行: 1. 初始化聚类中心 首先,需要随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。这可以通过从数据集中随机选择k个不重复的点来实现。 python import numpy as np def initialize_centroids(X, k): """ 从数据集中随机选择k个点作为初始质心 """ indices = np.random...
k-means算法是将样本聚类成 k个簇(cluster),其中k是用户给定的,其求解过程非常直观简单,具体算法描述如下: 1) 随机选取 k个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i,计算其应该属于的类: 对于每一个类 j,重新计算该类的质心: } 其伪代码如下: *** 创建k个点作为初始的质心点(随机选择)...
首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分的聚类算法; 接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类...
三.K-means算法步骤详解 Step1.K值的选择 k 的选择一般是按照实际需求进行决定,或在实现算法时直接给定 k 值。 说明: A.质心数量由用户给出,记为k,k-means最终得到的簇数量也是k B.后来每次更新的质心的个数都和初始k值相等 C.k-means最后聚类的簇个数和用户指定的质心个数相等,一个质心对应一个簇,每个...
一、K-Means算法工作原理: 选择初始质心:随机选择K个数据点作为初始质心。 将每个数据点分配给最近的质心,形成K个集群。 重新计算每个集群的质心位置。 重复步骤2和3,直到质心位置不再发生显著变化或达到预设的迭代次数。二、Python实现:下面是一个简单的K-Means聚类的Python实现,使用sklearn库: from sklearn....
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
原理+代码｜Python实现 kmeans 聚类分析 来源：早起Python 作者：萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用，因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法，这种方法...
Python代码实现K-Means算法: 有关于 .A 的用法:(flatten()函数可以是多维数组变换成一维数组, .A 则使得matrix 形式转化成 array 形式) >>>importnumpyasnp>>>demo_a2 = np.mat([[1,3],[2,4],[3,5]])>>>demo_a2 matrix([[1,3],