轮廓系数的代码实现 fromsklearn.metricsimportsilhouette_score# 轮廓系数法确定最佳K值silhouette_scores=[]# 用于存放每个K值的轮廓系数forkinrange(2,11):# K值从2开始kmeans=KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(train_x)score=silhouette_score(train_x,kmeans.labels_)# 计算轮廓系数silhouette_scores.append(sco...
使用轮廓系数(silhouette coefficient)来确定,选择使系数较大所对应的k值 sklearn.metrics.silhouette_score sklearn中有对应的求轮廓系数的API importnumpy as npfromsklearn.clusterimportKMeansfrompylabimport*importcodecsimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearn.metricsimportcalinski_harabaz_scoreimportpandas as pdf...
8、sklearn中Kmeans参数 9、算法应用场景 10、参考来源 11、编写结束 讲到kmeans算法,就不得不提到牧师-村民这个栗子。 一天,有四个牧师去一个新的村庄传道。 一开始时,牧师们随意各自选了个传道点,广邀村民前来听课。 村民们纷纷过来,很快,四个牧师都有了属于自己的教徒。 为了方便自己传道点的教徒过来自己这...
from sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltdef elbow_method(data, max_k): sse = [] for k in range(1, max_k + 1): kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) kmeans.fit(data) sse.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1, max_k + ...
from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt df_features = pd.read_csv(r'C:\预处理后数据.csv',encoding='gbk') # 读入数据 '利用SSE选择k' SSE = [] # 存放每次结果的误差平方和 for k in range(1,9): estimator = KMeans(n_clusters=k) # 构造聚类器 ...
我们可以将KK值对应的SSE图看成一个手臂,则我们选取的KK的地方就是“肘(elbow)”这个地方,这里是拐弯最大的地方。 基于sklearn的K-Means算法使用 产生数据集 首先的首先,我们需要一个数据集,这里我们使用sklearn中的make_blobs来生成各向同性高斯团簇。然后再将数据进行画图: ...
肘部法则(Elbow Method)是一种常用于确定KMeans聚类算法中参数K的方法。该方法通过绘制不同K值对应的聚类误差(通常是SSE,Sum of Squared Errors)的折线图,来寻找一个“肘点”,该点对应的K值即为较为合适的聚类数。 以下是使用肘部法则确定K的步骤:
sklearn.cluster import KMeansinertia=[]for i in range(1,11): km=KMeans(n_clusters=i,init='k-means++',max_iter=300,n_init=10,random_state=100)km.fit(x1)inertia.append(km.inertia_)plt.figure(1,figsize=(12,6)) plt.plot(range(1,11),inertia)plt.title('The Elbow Method',...
因此,我们将从sklearn模块中应用PCA功能实现数据降维。此后,我们将模型拟合到我们最终的数据集中,并进行数据转换。 # Apply PCA and fit the features selected pca = PCA(n_components=2).fit(X) # Transform samples using the PCA fit pca_2d = pca.transform(X) 在拟合过程中,模型从数据中学习PCA的成分...
值得一提的是关于聚类中心数目(K值)的选取,的确存在一种可行的方法,叫做Elbow Method: 通过绘制K-means代价函数与聚类数目K的关系图,选取直线拐点处的K值作为最佳的聚类中心数目。 上述方法中的拐点在实际情况中是很少出现的。 比较提倡的做法还是从实际问题出发,人工指定比较合理的K值,通过多次随机初始化聚类中心选取...