K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 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...
35 clusterChanged = True # 用来判断聚类是否已经收敛 36 while clusterChanged: 37 clusterChanged = False; 38 for i in range(m): # 把每一个数据点划分到离它最近的中心点 39 minDist = inf; minIndex = -1; 40 for j in range(k): 41 distJI = distMeans(centroids[j,:], dataSet[i,:])...
如果变量比较多比如 10 个左右，变量间的相关性又比较高，就应该做个因子分析或者稀疏主成分分析，因为 K-Means 要求不同维度的变量相关性尽量低。（本系列的推文：原理+代码｜Python基于主成分分析的客户信贷评级实战）那如果数据右偏严重，K-Means 聚类会出现什么情况？如果不经过任何处理，则聚类出来的结果便是如...
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=...
我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应该被分类到的是哪一个类别当中,当然在我们实际的数据当中不会告诉我们哪个数据分在了哪一个类别当中,只会有X当中数据。在这里写代码的时候...
下面简单说一下Kmeans算法的步骤: 选随机选取K的簇中心(注意这个K是自己选择的) 计算每个数据点离这K个簇中心的距离,然后将这个点划分到距离最小的簇中 重新计算簇中心,即将每个簇的所有数据点相加求均值,将这个均值作为对应簇的新簇中心。 重复2、3步,直到满足了你设置的停止算法迭代的条件 ...
《Python数据挖掘及大数据分析》第四讲 Kmeans聚类代码实现、作业及优化。c=y_pred对聚类的预测结果画出散点图,marker=o说明用点表示图形。eg 世界各国家人均面积与土地面积第一列表示各国家的人均面积(人 平方公里);eg 学生英语成绩数据集第一列表示学生英语平时成绩;
机器学习:使用Python中K-Means、DBSCAN算法实现RFM模型 1321播放 这也太全了!聚类算法、降维算法、PCA算法、kmeans算法、Dbscan、Sklearn等机器学习-无监督学习算法一口气学完! 816播放 【通俗易懂】用Python实现DBSCAN聚类分析 399播放 DBSCAN聚类算法,纯Python实现。 4255播放 基于Python的kmeans聚类代码案例展示 3.1万播...
Python 机器学习经典实例》代码基于Python3.x实现.zip 人工智能-机器学习 上传者:admin_maxin时间:2024-02-15 毕业设计-基于K-Means算法的平面点集聚类系统 用K-Means算法 K-Harmonic Means算法分别对平面上的点集进行聚类 并对结果进行比较 上传者:lxhtigerzy时间:2011-02-15 ...
包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多个问题领域,为读者提供了广泛的学习资源。另外,书中针对各算法均用 Python 代码进行了实现。读者可一边运行代码一边...