干货|机器学习:Python实现聚类算法之K-Means 1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。 K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k个
语言环境:Python 3.7 编译器:Jupyter Lab Pandas:1.3.5 Numpy:1.19.3 Scipy:1.7.3 Matplotlib:3.1.3 项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据...
K-means聚类思想及其Python实现 聚类就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起,称为一个簇,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。“相似”这一概念,是利用距离标准来衡量的,我们通过计算对象与对象之间的距离远近来判断它们是否属于同一类别,即是否是同一个簇。聚类是一种无监督的学习(Unsupervised Learni...
showcluster函数中,利用matplotlib库的plot函数将不同类别数据以不同颜色展现出来。 完整Python代码如下: importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#子函数:Initialize center函数通过使用numpy库的zeros函数和random.uniform函数,#随机选取了k个数据做聚类中心, 并将结果存放在Numpy的Array对象centers中definit...
scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means 部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 各个聚类的性能对比: 代码语...
机器学习 | K-Means聚类算法原理及Python实践 “聚类”(Clustering)试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集被称为一个“簇”或者“类”,英文名为Cluster。比如鸢尾花数据集(Iris Dataset)中有多个不同的子品种:Setosa、Versicolor、Virginica,不同品种的一些观测数据是具有明显差异的,我们希望根据这些...
Python机器学习随笔之K-Means聚类的实现 周永发表于爬虫与数据... 原理+代码|Python实现 kmeans 聚类分析 来源:早起Python 作者:萝卜 1.前言聚类分析是研究分类问题的分析方法,是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一,也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖… CDA数据...发表于大...
kmeans算法及python实现 先放一段其他大神的理解,讲的已经很清楚了,后面结合代码说说我的理解 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用...
原理+代码｜Python实现 kmeans 聚类分析 来源：早起Python 作者：萝卜 1.前言 聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一，也可作为其他数据分析任务的前置探索(如EDA)。上文的层次聚类算法在数据挖掘中其实并不常用，因为只是适用于小数据。所以我们引出了 K-Means 聚类法，这种方法...