2 创建 KMeans 模型,进行聚类【核心代码】 #导包fromsklearn.clusterimportKMeans#模型创建kmeans_model = KMeans(n_clusters=5, init='k-means++', random_state= 11)#进行聚类处理y_kmeans = kmeans_model.fit_predict(x) 此时已经将数据 分成了5类,将标签加入数据中 3 聚类结果可视化 #导入可视化工具...
3.步骤三:完成上述处理,我们就可以开始kmeans聚类了。 #kmeans聚类 set.seed(1234) ks=kmeans(scale_data,3,iter.max=50) result=data.frame(customer_data[customer_data$avg_amt<=Q1,][,c("cust_id","avg_amt","cnt","tm_intrvl")],cluster=ks$cluster) #查看聚类结果 prop.table(table(ks$clus...
# -*- 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""...
k-means的缺陷之一就是需要自己指定需要分类的族数,也就是代码中的n_clusters,选择超参数的过程中,可以使用kmeans.inertia_值作为评估标准,其值越小越好。 可视化 ''' 6、可视化 '''# 使用T-SNE算法,对权重进行降维,准确度比PCA算法高,但是耗时长tsne=TSNE(n_components=2)decomposition_data=tsne.fit_transfo...
可视化利用K-means聚类分析算法对浙江省11个地级市经济实力现状进行比较研究.通过R语言编程,将浙江省11个地级市按照经济现状划分为发达地区,中等发达地区以及欠发达地区三个层次,其中发达地区杭州和宁波的各项经济指标跟浙江省其它层次地级市相比具有绝对优势.特别地,利用R语言编程对浙江11个地级市的经济发展现状聚类...