因此,鸢尾花分类看似是一个实践问题,实际上可以转化为一个数据驱动的机器学习算法理论问题。 数据 该数据集聚类时只输入前4个变量,聚类结果可以与物种(变量Species)进行比较,该变量包含了3个类别,分别为Setosa、Versicolour和Virginica,每类50个样本。 载入python库 1importpandas as pd2importnumpy as np3frommatplotli...
idx = kmeans(X,k) idx = kmeans(X,k,Name,Value) [idx,C] = kmeans() [idx,C,sumd] = kmeans() [idx,C,sumd,D] = kmeans(___) 此处idx是长度为N×1的标号数组,C是聚类中心坐标值组成的数组,因此处聚类组数k=3,所处空间为二维平面,因此C的大小为3×2 PART4——确定坐标栅格 % Assig...
3. K-Means聚类算法实现 3.1 鸢尾花数据集 Iris鸢尾花数据集: 包含 3 类分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica),共 150 条数据,每类各 50 个数据,每条记录都有 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,通常可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种。
from sklearn.cluster import KMeans #from sklearn import datasets from sklearn.datasets import load_iris #从sklearn库中导入鸢尾花数据集 直接引入就可以,非常方便~打印出来看看 iris = load_iris() X = iris.data[:] print(X) print(X.shape) # 不妨顺便看看几行几列:(150,4) 图示:部分数据 所引...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import kmeans from sklearn import datasets 3.2iris数据集分析 本实验选自学术经典 iris data set数据集,该数据集介绍了判断鸢尾花品种的基本特征,一共150行,各字段具体含义如下: 每一行数据由 4个特征值及一个目标值组成 4个特征值...
为了对鸢尾花数据进行k-means算法聚类并使用matplotlib绘制聚类结果图,我们可以按照以下步骤进行: 1. 加载鸢尾花数据集 首先,我们需要加载鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是机器学习和统计学中常用的一个数据集,包含了150个鸢尾花样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)以及对应的类别标签(Setosa...
(a)部分:k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部...
KMeans聚类描述 聚类是无监督学习,它将相似对象归到同一个簇中,簇内对象越相似,聚类的效果越好。KMeans算法中k表示聚类为多少个簇,means代表取每一个聚类中数据的均值作为该簇的中心或称为质心。 KMeans算法的流程: (1)随机确定k个质心 (2)将数据集中每一个点找到距离其最近的质心,并将其分配到对应的簇 ...
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然后下面我们来从sklearn库中引入K-Means聚类算法及导入鸢尾花数据集。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans #from sklearn import datasets from sklearn.datasets import load_iris 1. 2. 3.