kmeans=KMeans(n_clusters=-3,random_state=123)fit(iris dataScale)#构建并训练模型print("构建的K-Means模型为: \n",kmeans) 手撕模板实现K-means聚类算法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp defkmeans(X,n_clusters,ma
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // kmeans.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include"stdafx.h"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/core/core.hpp"#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;// static void help()// {// cout << "\...
1 K-Means原理 K-Means作为聚类算法是如何完成聚类的呢?正如其算法名称,KK表示簇的个数,Means表示均值。(注: 在聚类中,把数据所在的集合称为簇)。K-Means算法的基本思想是将训练数据集按照各个样本到聚类中心的距离分配到距离较近的KK个簇中,然后计算每个簇中样本的平均位置,将聚类中心移动到该位置。 根据上面...
我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应...
K-Means算法是机器学习中一个非常简单且使用的聚类算法。其只具备一个超参数K,代表着样本的类别数。假设k=2则表示我们希望将样本分为两类,另外k-means能够自主寻找样本数据的内部结构。该算法是基于假设:特征空间中相近的两个样本很可能属于同一类别。
= kmeans.labels_print(labels)这段代码首先导入了必要的库，并创建了一组二维数据。然后，它初始化了一个KMeans对象，并指定了要形成的簇的数量。接下来，代码使用fit方法对数据进行拟合，以找出最佳的聚类结果。最后，通过访问labels_属性，我们可以获取每个数据点的聚类标签，并打印出结果。
K-means算法实现的是物以类聚、人以群分(出自《战国策·齐策三》)的过程,属于无监督学习,简单的描述,就是我们输入n个数据,输出K个簇,并保证簇内数据具有极大的相似性、簇间数据存在明显的差异性。K-means算法主要用户来做图像识别、文本分类、用户分分群等。
KMeansInitCentroids(X, k) #迭代 for i in range(max_iters): if i == 0: centroids = initial_centroids #计算样本到质心的距离,并返回索引 idx = findClosestCentroids(X, centroids) #重新计算质心 centroids = computeCentroids(X, idx) return idx, centroids idx, centroids = k_means(X, 3, 8)...
原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 聚类效果较优。 算法的可解释度比较强。 主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 K-Means的主要缺点有: K值的选取不好把握 对于不是凸的数据集比较难收敛 如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类效果不佳。