Kmenas聚类算法的思想比较简单,Python提供了实现该算法的模块——sklearn,我们只需要调用其子模块cluster中的Kmeans类即可,该“类”的语法和参数含义如下: Kmeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_...
n_clusters=len(centers) # 产生3个簇类的30000个样本数据 X,labels_true=make_blobs(n_samples=30000,centers=centers,cluster_std=0.7) # k-means++算法 k_means=KMeans(init='k-means++',n_clusters=3,n_init=10) t0=time.time() k_means.fit(X) t_batch=time.time()-t0 # MiniBatchKMeans算...
我们使用sklearn.cluster中的KMeans类进行聚类分析,指定将数据分为3类。 fromsklearn.clusterimportKMeans# 创建KMeans模型,并指定聚类数K=3kmeans=KMeans(n_clusters=3)# 使用KMeans对数据进行聚类kmeans.fit(train_x)# 预测聚类结果predict_y=kmeans.predict(train_x) 代码解析: KMeans(n_clusters=3):创建...
from sklearn.cluster import BirchX = [[1],[2],[3],[4],[3],[2]]clf = Birch(n_clusters=2)clf.fit(X)y_pred = clf.fit_predict(X)print(clf)print(y_pred)#输出:[1 1 0 0 0 1] 上述代码调用Birch算法聚成两类,并对X数据进行训练,共6个点(1、2、3、4、3、2),然后预测其聚类后...
clf=KMeans(n_clusters=3) model=clf.fit(X) predicted=model.predict(X) 这里调用了聚类器KMeans,因为已知三类我们让其中的clusters中心点为3就可以了。KMeans的参数除了聚类个数之外还有max_iter,n_init,init,precompute_distances等。具体的参数含义解释如下网址: ...
我们能看到在 K-Means 类创建的过程中,有一些主要的参数: n_clusters: 即 K 值,一般需要多试一些 K 值来保证更好的聚类效果。你可以随机设置一些 K 值,然后选择聚类效果最好的作为最终的 K 值; max_iter: 最大迭代次数,如果聚类很难收敛的话,设置最大迭代次数可以让我们及时得到反馈结果,否则程序运行时间...
sklearn 中的 K-Means 算法 在K-Means 类创建的过程中,有一些主要的参数: n_clusters: 即 K 值,一般需要多试一些 K 值来保证更好的聚类效果。可以随机设置一些 K 值,然后选择聚类效果最好的作为最终的 K 值; max_iter: 最大迭代次数,如果聚类很难收敛的话,设置最大迭代次数可以让我们及时得到反馈结果,...
聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。比如在商业中，如果手头有大量的当前和潜在客户的信息，可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动。再比如，聚类可以用于...
3. 4. 返回顶部 一、KMeans工作原理 1.定义 KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X分为K个无交集的簇,直观上来看是簇,是一组一组聚集在一起的数据。在一个簇中的数据就认为是同一类,簇就是聚类的结果表现。 簇中所有数据的均值μ(j),通常被称为这个簇的“质心(centroids)”...
(2) 质心:簇中所有数据的均值称为质心(centroids)。 K-means算法的核心任务:根据设定好的簇数K,寻找出最优的K个质心,并将距离质心最近的数据划分到对应簇中。 3. 欧几里德距离的含义 聚类算法追求簇内差异小而簇见差异大,通常情况下,我们使用样本点到其所在簇的质心距离之和来衡量,如果这个距离越小,则表示...