(数据科学学习手札16)K-modes聚类法的简介&Python与R的实现 我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典,但其有不少的局限,为了改变K-means对异常值的敏感情况,我们介绍了K-medoids算法,而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况,本篇便对K-means的变种算法——K-modes进行简介及Python、R的实现: K-modes是数...
python data = pd.read_csv('data.csv') 初始化KModes聚类模型,并设置聚类数量: 这里我们假设要将数据聚类成3个簇: python kmodes = KModes(n_clusters=3, init='Huang', n_init=5, verbose=1) 使用数据集训练KModes模型: 将加载的数据集传递给KModes模型进行训练: python kmodes.fit(data) 展示...
pdfkit正在开发python2,但在python3中不起作用 进口pdfkit 文件"<stdin>",第1行,在<module> ImportError中:没有名为'pdfkit‘的模块 当我在python2中使用pdfkit时,它工作得很好,但是如果我在python3中使用它,则会出现上述错误。 浏览2提问于2017-11-15得票数 0 回答已采纳 2回答 保存模型后Django应用程序...
(数据科学学习手札16)K-modes聚类法的简介&Python与R的实现 我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典,但其有不少的局限,为了改变K-means对异常值的敏感情况,我们介绍了K-medoids算法,而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况,本篇便对K-means的变种算法——K-modes进行简介及Python、R的实现: K-modes是数...
下面用Python代码展示完整流程,包含数据预处理、模型训练、结果分析三部分。 安装必要库后导入基础模块,pandas处理数据,kmodes库中的KModes类实现核心算法。生成模拟数据阶段,用随机选择方式创建包含三个特征维度的500条数据,每个特征设置4-8个不等的分类水平。这里要注意所有特征必须是字符串或数值标签,不能混合类型。
global K_Mean_IterTime start = time.time() while (flag): K_Mean_IterCount += 1 # 迭代次数+1 flag = False for i in range(num): # 计算每个点与簇中心的距离 mD = inf # 最小距离记录 mI = -1 # 与第标记为mI的簇中心距离最近 ...
python cluster dataset kmeans kmodes Updated Mar 30, 2017 Python SohelRaja / Customer-Churn-Analysis Star 11 Code Issues Pull requests Implementation of Decision Tree Classifier, Esemble Learning, Association Rule Mining and Clustering models(Kmodes & Kprototypes) for Customer attrition analysis...
code-Python# importnumpyasnpfromkmodesimportkmodes'''生成互相无交集的离散属性样本集'''data1 = np.random.randint(1,6,(10000,10)) data2 = np.random.randint(6,12,(10000,10)) data = np.concatenate((data1,data2))'''进行K-modes聚类'''km = kmodes.KModes(n_clusters=2) ...
Python implementations of the k-modes and k-prototypes clustering algorithms, for clustering categorical data - nicodv/kmodes
git clone https://github.com/nicodv/kmodes.git cd kmodes python setup.py install Usage import numpy as np from kmodes.kmodes import KModes # random categorical data data = np.random.choice(20, (100, 10)) km = KModes(n_clusters=4, init='Huang', n_init=5, verbose=1) clusters ...