KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans类中。使用KMeans进行聚类分析时,需要关注以下几个关键参数: n_clusters:整数,指定要形成的聚类数目。 init:字符串或ndarray,指定初始质心。默认为’k-means...
# 导入所需的库和模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs# 准备数据集n_samples =300random_state =42X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, centers=4, random_state=random_state)# 创建K-means模型并设置参数kmeans = KMeans(...
K-Means聚类 K-Means是一种迭代的聚类算法,它将数据划分为K个不重叠的子集(或“簇”),使得每个簇中的数据点的平均值(即“质心”)最小化了簇中所有数据点到它的距离的平方和。 下面是一个使用Python的sklearn库进行K-Means聚类的简单示例: from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 假设我...
python k-means聚类 sklearn 类别直径 python kmeans聚类算法,概述K-means聚类算法也称k均值聚类算法,是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,
sklearn中可以通过sklearn.cluster.KMeans类函数来实现K-means聚类算法,本小节主要从以下三个方面来介绍KMeans类函数的使用方法: Kmeans函数的简单实例; KMeans函数的重要参数; Kmeans函数的重要属性与接口。 1. 基于KMeans函数聚类算法的简单示例 下面给出一个简单的K-means聚类算法实现方法: ...
python中使用 sklearn.cluster 模块,使用的时候需要指定参数 第一步:导入数据,提取数据中的变量保存为X importpandas as pd beer= pd.read_csv('data.txt', sep='') X= beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]] 第二步:进行kmans聚类分析 ...
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1.n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。 2.init:初始化类中心的方法(即选择初始中心点的根据),默认“K-means++”,其他可选参数包括“random”。 3.n_init:使用不同类中心运行的次数,默认值是10,即算法会初始化10次簇中心,然后返回最好的一次聚类结果。
上面就是K-means算法的基本内容,由于算法比较简单,内容不多,而且sklearn也带有Kmeans的工具包(上面那个例子里就是)。总的来说虽然K-means算法比较简单,但是用途还是比较广泛的。 最近事情比较多,学习进度有点慢~,后面会继续针对聚类算法做总结和学习,下一次主要对层次聚类和DBSCAN进行一个回顾和总结。
from sklearn.model_selection import train_test_split import cv2 as cv from K_means import KMeans from calculate_distance_algorithm import manhattan_distance, chebyshev_distance, euclid_distance def recreate_image(clusters, labels, w, h):
在python中实现k-means聚类,可以使用sklearn.cluster中的KMeans()函数同样使用iris数据集进行演示。 颜色代表聚类后得到的结果。 k-means优缺点 优点: (1)算法原理简单,聚类速度快。 (2)容易实现。 缺点: (1)k值需要事先给定,有时候不知道分成几类最合适。