这次的选择思路是:先取一个能落在上步计算的距离列表求和后(sum(dis_list))的随机值rom,然后用rom -= d(x),直到rom<=0,此时的点就是下一个“种子点” 代码语言:javascript 复制 ##随机挑选另外的种子点 defselect_seed_other(Xn,Yn,dis_list):d_sum=sum(dis_list)rom=d_sum*np.random.random()idx...
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...
K-means算法Sklearn实现代码如下: # 把上面数据点分为两组(非监督学习)clf=KMeans(n_clusters=2)clf.fit(x)# 分组centers=clf.cluster_centers_# 两组数据点的中心点labels=clf.labels_# 每个数据点所属分组print(centers)print(labels)foriinrange(len(labels)):pyplot.scatter(x[i][0],x[i][1],c=...
quan=zeros(m,N);fori=1:m%公式一的实现 c=[];forj=1:Nc=[cnorm(tmp{j}(i,:))];end[junk index]=min(c);quan(i,index)=norm(tmp{index}(i,:));endfori=1:N%公式二的实现forj=1:nu(i,j)=sum(quan(:,i).*data(:,j))/sum(quan(:,i));end endifnorm(pre_u-u)<0.1%不断迭...
代码语言:javascript 复制 km_cluster.labels_ km_cluster.predict(data) 这是两种聚类结果标签输出的方式,结果貌似都一样。都需要先km_cluster.fit(data),然后再调用。 5、案例四——Kmeans的后续分析 Kmeans算法之后的一些分析,参考来源:用Python实现文档聚类 ...
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...
测试代码如下：1import time 2import matplotlib.pyplot as plt 3 4k = 4 5ds = create_data_set((0,0,2500), (0,2,2500), (2,0,2500), (2,2,2500)) 6 7t0 = time.time() 8result, cores = kmeans_xufive(ds, k) 9t = time.time() - t01011plt.scatter(ds[:,0], ds[:,1], s...
kmeans算法代码实现 importmatplotlib.pyplot as plt#画图用importrandomimportcopyimportoperator#判断列表相等k=2#簇数量data=[(1,2),(2,3),(2,4),(3,3),(10,16)]defshow(x):forjinx: plt.scatter([i[0]foriinj],[i[1]foriinj])#取第一列元素#plt.show()plt.savefig('zz.png')#1,随机选定...
四.python实现+代码详解 以下是python得实例代码以及代码的详解,应该可以理解的。 1 import random 2 import pandas as pd 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6 # 计算欧拉距离 7 def calcDis(dataSet, centroids, k):