接着就是用轮盘法选出K个中心,首先我们先随机选一个,然后再根据距离这个中心的举例用轮盘法选下一个,依次类推,直到选满K个中心为止。 importmathimportrandomdefkmeans_plus(dataset,k):clusters=[]n=dataset.shape[0]# 首先先选出一个中心点rdx=np.random.choice(range(n),1)# np.squeeze去除多余的括号cl...
接着就是用轮盘法选出K个中心,首先我们先随机选一个,然后再根据距离这个中心的举例用轮盘法选下一个,依次类推,直到选满K个中心为止。 importmathimportrandomdefkmeans_plus(dataset, k): clusters = [] n = dataset.shape[0]# 首先先选出一个中心点rdx = np.random.choice(range(n),1)# np.squeeze去...
我们得到的聚类结果如下: 接着我们通过numpy下的random.choice,从中随机选择1000条样本,我们对比一下前后的耗时和结果。 我们再来看下两次聚类的中心,从图片上来看两者误差极小,我们打印出坐标来观察,误差在0.05以内,可以说是非常接近了。 虽然mini batch的原理说穿了一钱不值,但是它的的确确非常重要,不仅重要而且...
samples):# samples一组样本点(新来的测试数据)# 跟上面一样,先计算距离矩阵,然后选取距离最近的那个中心的类别distances=cdist(samples,self.centroids)c_index=np.argmin(distances,axis=1)returnc_indexclassKMeansPlusPlus(KMeans):# 参数n_clusters(指定簇的个...
python实现 importtimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibimportnumpyasnpmatplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei']matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=FalsedefdistEclud(vecA,vecB):"""计算两个向量的欧式距离"""returnnp.
defkmeans_plus(dataset, k): clusters = [] n = dataset.shape[0] # 首先先选出一个中心点 rdx = np.random.choice(range(n),1) # np.squeeze去除多余的括号 clusters.append(np.squeeze(dataset[rdx]).tolist()) d = [0for_inrange(len(dataset))] ...
centers = center_init(k, X)else: centers = get_kmeansplus_centers(k, X)# 遍历迭代求解for_inrange(max_iterations):# 2.根据当前中心点进行聚类clusters = create_clusters(centers, k, X)# 保存当前中心点pre_centers = centers# 3.根据聚类结果计算新的中心点new_centers = calculate_new_centers(...
无法导入kmeans_plusplus 、、 __version__'0.23.2'from sklearn.cluster import kmeans_plusplusImportError: cannot importname 'kmeans_plusplus' from 'sklearn.cluster' (C:\Users\sddss\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\cluster 浏览3提问于2021-04-23得票数 1 回答已采纳 1回答 Numpy.ndarray的...
plus.n_iter_ random= KMeans(n_clusters = 10,init="random",random_state=420).fit(X) random.n_iter_ 3 重要参数max_iter & tol:让迭代停下来 random = KMeans(n_clusters = 10,init="random",max_iter=10,random_state=420).fit(X) ...
defgetCenterPlusPlus(dataSet,k):m,n=dataSet.shape # 初始化 k 个聚类中心 center=np.zeros((k,n))#1、随机选择一个样本点为第一个聚类中心 index=np.random.randint(0,m)center[0,:]=dataSet[index,:]# 初始化一个距离的序列 d=[0.0for_inrange(m)]foriinrange(1,k):sum_all=0forjinrange(...