1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javascript 复制 ##随机挑选一个数据点作为种子点 defselect_seed(Xn):idx=np.random.choice(range(len(Xn)))returnidx 2)计算剩数据点到这个点的距离d(x),并且加入到列表 代码语言:javascript 复制 ##计算数据点到种子点的距离 defcal_dis(Xn,Yn,idx):dis...
一、简介 K均值聚类算法是先随机选取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,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件...
代码: importnumpyasnpinput=np.random.rand(300,3)defkmeans(input,k,max_iter=100,tol=1e-4):# tol(float):Tolerance for convergence# np.random.choice()必须从一维ndarray/list/tuple中随机抽取数字,并组成指定size的数组centroids=input[np.random.choice(input.shape[0],size=k,replace=False)]# Fals...
plt.show() 现在用K-Means聚类方法来做聚类,首先选择k=2,代码如下: from sklearn.cluster import KMeans y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=9).fit_predict(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) plt.show() k=2聚类的效果图输出如下: 看看用Calinski-Harabasz Index评估的...
OpenCV学习入门(三):kmeans原理及代码 Kmeans是一种非监督的聚类方法,是最常用的聚类技术之一。kmeans尝试找到数据的自然类别,通过用户设定的类别个数K,它可以快速的找到“好的”类别中心,“好的”意味着聚类中心位于数据的自然中心。 (一)算法步骤 Kmeans算法一般步骤如下:...
K-means聚类算法及python代码实现 K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是一样的) 1、概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 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,因此把得到紧凑且独立的簇...
使用K-Means聚类算法对数据进行聚类。每一步代码详细解释 fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt # 生成示例数据X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_state=0)# 使用K-Means进行聚类...
Kmeans++具体代码如下: import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdimport randomdef select_center(first_center, df, k, colmap):center = {}center[0] = first_centerfor i in range(1, k):df = assignment(df, center, colmap)sum_closest_d = df.loc[:, 'cd'].sum...
pyspark 谱聚类代码 python k-means聚类算法 根据训练样本是否包含标签信息,机器学习可以分为监督学习和无监督学习(这里我们不考虑半监督学习)。聚类算法是典型的无监督学习算法,它是对事务自动归类的一种算法,在聚类算法中利用样本的标签,将具有相似属性的事物聚集到一类中。
26 cores[i] = np.mean(items, axis=0) # 以子样本集的均值作为当前质心的位置这是网上比较流行的 k-means 均值聚类算法代码,包含注释、空行总共57行,有效代码37行。1import numpy as np 2 3# 加载数据 4def loadDataSet(fileName): 5 data = np.loadtxt(fileName,delimiter='\\t') ...