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...
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。 fromgeopy.geocodersimportNominatimgeolocator = Nominatim(user_agent='Bing')dc_kmeans_df = pd.DataFrame(kmeans.cluster_...
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_estimator, s=50, cmap='viridis') centers = kmeans.cluster_centers_ plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='black', s=200, alpha=0.5,label='center') # step06:图像来输出最终的聚类情况 # 绘制k-means结果 x0 = X[label == 0] x1...
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 ...
# centers表示数据点中心,可以输入整数,代表有几个中心,也可以输入几个坐标 # cluster_std表示分布的标准差 X, y = make_blobs(n_samples=1000, n_features=2, centers=[[-1, -1], [0, 0], [1, 1], [2, 2]], cluster_std=[0.4, 0.2, 0.2, 0.2], ...
# 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...
numpy as np # 导入numpy库 import matplotlib.pyplot as plt #导入画图库 from sklearn.cluster ...
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。
X, labels_true = make_blobs(n_samples=300, centers=centers, cluster_std=0.7) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c='red',marker='o', label='样本') plt.legend() plt.savefig('example.jpg',dpi=200) plt.show() 代码解读: 首先设置可视化的主题为seaborn下的黑格子状态,其次选择围绕(2,1),(6...