centers = randCenter(dataset, k) clusterChange =TruewhileclusterChange: clusterChange =False# 遍历所有样本foriinrange(m): minD = inf idx = -1# 遍历到各个簇中心的距离forjinrange(k): dis = calculateDistance(centers[j,:], dataset[i, :])ifdis < minD: minD = dis idx = j# 如果所属类别...
K设置得越小,样本划分得就越梳,每个簇的聚合程度就越低,WCSS组内平方和越大。 由下图可以看到生成的手肘图,咱们将拐点最大的那个值定为k值。 # Using the elbow method手肘法 to find the optimal number of clustersfromsklearn.clusterimportKMeanswcss=[]foriinrange(1,11):kmeans=KMeans(n_clusters=i...
beer['cluster2'] = clf2.labels_ res = beer.sort_values('cluster1') print(res) 结果如下: 下面我们找聚类的中心,可以使用groupby查看其均值,看看不同含量的差异性。 1 2 3 4 5 6 7 8 frompandas.plotting import scatter_matrix cluster_centers1 = clf1.cluster_centers_ cluster_centers2 = clf2...
# 最低的SSE值kmeans.inertia_# 质心的最终位置kmeans.cluster_centers_# 收敛所需的迭代次数kmeans.n_iter_ 一般有两种常见的方法评估聚类数: 拐点法 轮廓系数 # 选择合适的簇,注意这里把n_clusters改了,运行多个值并且记录结果kmeans_kwargs = {"init": "random","n_init": 10,"max_iter": 300,"ra...
cluster_centers_ # 质心坐标 inertia_#总距平方和,受n_clusters影响 需要通过训练好的模型进行调用 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 注意如果量纲不统一,要进行标准化处理消除大量纲对结果的较大偏差。 聚类小例子 import matplotlib.pyplot as plt ...
可以参考一下官方关于这部分的文档参数的讲解:sklearn.cluster.KMeans,官方给的示例较为简单,如下: 上面的示例方便理解这个K-MEANS的运行,接下来进行深度的解析,首先进行数据的创建,就不再是简单的几个点数据了,而是指定几个质心,让数据围绕这个这几个质心进行分布,这样就方便进行聚类的展示 ...
所求得的kmeans 结果会包含cluster_centers_属性,其实就是质心的位置。对应于我们的应用场景,就是求得的DC的经纬度。 为了便于展示,我们可以通过经纬度反求出实际地址,这里调用geopy即可。 from geopy.geocoders import Nominatim geolocator = Nominatim(user_agent="Bing") dc_kmeans_df = pd.DataFrame(...
definitial_centers(datasets, k =3):#首先将datasets的特征名取出来，这里需要除去label那一列 cols = datasets.columns data_content = datasets.loc[:, cols !='label']#直接用describe的方法将每一列的最小值最大值取出来 range_info = data_content.describe().loc[['min','max']]#用列表...
fromsklearn.clusterimportKMeans 当然K-Means 只是 sklearn.cluster 中的一个聚类库,实际上包括 K-Means 在内,sklearn.cluster 一共提供了 9 种聚类方法,比如 Mean-shift,DBSCAN,Spectral clustering(谱聚类)等。这些聚类方法的原理和 K-Means 不同,这里不做介绍。