在此仅展示k-means聚类算法在二维数据上面的应用;完整程序可见: https://mbd.pub/o/bread/ZpWcmZdy 主函数: %% 清空工作区clearall;clc;closeall%% 读取数据[num,text,raw]=xlsread('数据.xlsx');figure(1)plot(num(:,1),num(:,2),'ro','LineWidth',2)title("原始数据散点图")cluster_num=3;%%肘...
首先我们将鸢尾花数据集导入DMSAS中: 步骤:文件 → 打开 → 导入 → 选择自己的文件 → 确定 以萼片长度和萼片宽度为例,观察原始数据集在二维空间的散点分布图: 操作步骤:绘图 → 散点图→ 选择x→ 选择y→ 添加 → 确定 绘制出如下图像: 我们尝试探索最佳的K值。 操作步骤:分析 → 聚类分析 → K-Means...
plt.show() (3) 聚类结果显示 对80个二维数据,使用K-means方法进行聚类,聚类结果如图13-5所示,迭代后的聚类中心用方形表示,其他数据用不同颜色的原点表示。 图:二维数据的聚类结果
K-Means 二维数据 聚类分析 数据样本及聚类要求数据样本及聚类要求 :① 数据样本 : 数据集样本为 6 6 6 个点, A 1 ( 2 , 4 ) A_1 ( 2 , 4 ) A1(2,4) , A 2 ( 3 , 7 ) A_2 ( 3 , 7 ) A2(3,7) , B 1 ( 5 , 8 ) B_1 ( 5 , 8 ) B1(5,8) , B 2 ...
5、K-means聚类算法python实战 需求: 对给定的数据集进行聚类 本案例采用二维数据集,共80个样本,有4个类。 1 #!/usr/bin/python 2 # coding=utf-8 3 from numpy import * 4 # 加载数据 5 def loadDataSet(fileName): # 解析文件,按tab分割字段,得到一个浮点数字类型的矩阵 ...
K-Means算法是聚类算法中,应用最为广泛的一种。本文基于欧几里得距离公式:d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)计算二维向量间的距离,作为聚类划分的依据,输入数据为二维数据两列数据,输出结果为聚类中心和元素划分结果。输入数据格式如下: 1 18 2 2
虽然都是把某个对象划分到某个类别中,但是分类的类别是已经预定义的,而聚类操作时,某个对象所属的类别却不是预定义的。所以,对象所属类别是否为事先,是二者的最基本区别。而这个区别,仅仅是从算法实现流程来看的。 本文帮助客户对数据进行聚类和分类,需要得到的结果是,聚类的二维效果图,聚类个数,聚类中心点值。
本文数据不是二维数据，而是5维数据，我们需要安装plotly来实现多维数据的绘制，从绘制的数据点我们可以形象的看出数据都聚集在2大块，所以聚类K应该取2比较合适。x:面积，y:朝向,z：总价，实现三维图形，格局特征我们通过点大小描绘，装修特征我们通过点颜色标志，通过如此，5维数据都可以在图上展示出来了。import ...
方法/步骤 1 思路1. 输入数据：x,y分别对应横纵坐标2. 确定分类数k3. 给出初始的k个聚类中心4. 计算数据到k个中心的聚类，分别都归类到距离最近的中心5. 归类后的k组数据取中心点作为新的聚类中心6. 迭代直到收敛 2 具体代码clcclear allclose allformat bank;x=[1 1.5 3 5 3.5 4.5 3.5];y=[...