KaTeX parse error: Can't use function '$' in math mode at position 7: \qquad$̲`将数据点分配到距离最近的簇 …\quad$`对每一个簇,计算簇中所有点的均值,并将均值作为质心 5、K-means聚类算法python实战 需求:对给定的数据集进行聚类 本案例采用二维数据集,共80个样本,有4个类。 testSet.txt -...
K-均值的代价函数(又称畸变函数Distortion function)为: J(c(1),...,c(m),μ1,...,μK)=1m∑mi=1||X(i)−μc(i)||2J(c(1),...,c(m),μ1,...,μK)=1m∑i=1m||X(i)−μc(i)||2 设训练集为: {𝑥 (1) , 𝑥 (2) , 𝑥 (3) , … , 𝑥 (𝑚) } ,簇划...
1 #coding=utf-8 2 import codecs 3 import numpy 4 from numpy import * 5 import pylab 6 7 def loadDataSet(fileName): 8 dataMat = [] 9 fr = codecs.open(fileName) 10 for line in fr.readlines(): 11 curLine = line.strip().split('\t') 12 fltLine = map(float, curLine) 13 ...
labeled_City[int(idx[i])].append([U.dataName[i]]) for i in range(4): print(labeled_City[i]) '''If want to see the cost function value change accompanied with K value, use the U.jCostPlot(K_Num), K_Num is the classification numbers , u can choose 10 to see what will plot...
四、Cost Function 具体损失函数如何计算的,之前是在costFunction内,但是我发现分配对象到中心点的时候,可以顺便把损失计算出来,为了提升性能,我把costFunction的代码合并到了split函数内。 下面是完整的程序代码: #!/usr/bin/env python #coding:utf-8
# -*- coding: utf-8 -*-# Created by: Leemon7# Created on: 2021/6/25# Function: KMeans聚类importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportdatasetsclassKMeans:"""使用python语言实现聚类算法"""def__init__(self,k,times):"""初始化:param k: int,聚类的个数:param times: int,迭代的次数"...
{}# store k centers, type: dictforxinX:# bestmukey is "int" type# for i in enumerate(mu):# print ((i[0], np.linalg.norm(x-mu[i[0]])))bestmukey=min([(i[0],np.linalg.norm(x-mu[i[0]]))\foriinenumerate(mu)],key=lambdat:t[1])[0]# A new built-in function, ...
plt.savefig(str(function_name)+'.png') plt.show() #（2）部分结果 四、完整Python代码 私 ...
Python Python的第三方包中可以用来做Kmeans聚类的包有很多,本文主要介绍Scipy和sklearn中各自集成的方法; 1.利用Scipy.cluster中的K-means聚类方法 scipy.cluster.vq中的kmeans方法为kmeans2(data,n),data为输入的样本数据矩阵,样本x变量的形式;n为设定的聚类数。
K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,因此 K-均值的代价函数(畸变函数Distortion function) : 其中μ代表与xi最近的聚类中心点 优化目标就是找出使得代价函数最小的c和μ,即: 随机初始化 在运行K-均值算法的之前,首先要随机初始化所有的聚类中心点: ...