from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters= 3,random_state=0,init="k-means++") # 实例化 model = model.fit(X) # 模型学习,将学习到的距离,质心保存到model里 # 将聚类的结果和中心点的结果都画在原图里面 plt.scatter(sim_data["x1"], sim_data["x2"], c = model.labe...
K-means聚类算法思想可以看它设计诞生的伪代码看出: 我们发现这是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类...
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...