# -*- coding:utf-8 -*-from numpy import *def loadDataSet(filename): dataMat = [] fr = open(filename) for line in fr.readlines(): curline = line.strip().split('\t') fltline = map(float,curline) dataMat.append(fltline) return dataMat #计算两个向量的距离,欧式距离 def distE(...
sign_n=['A','B','C','D','E']sign_k=['k1','k2']defstart_class(Xk,Yk):##数据点分类 cls_dict={}##离哪个分类点最近,属于哪个分类foriinrange(len(Xn)):temp=[]forjinrange(len(Xk)):d1=np.sqrt((Xn[i]-Xk[j])*(Xn[i]-Xk[j])+(Yn[i]-Yk[j])*(Yn[i]-Yk[j]))temp...
“Python实现一个算法总是比你理解这个算法更简单,这也是Python如此流行的原因之一。” 在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。 参见:数据离散化及其KMeans算法实现的理解 这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。 01 — 目标 有下图所示的一系列数据,总共有900多条,这是《Python数据分析与挖掘实战》...
一.K-Means聚类原理 第一部分知识主要参考自己的新书《Python网络数据爬取及分析从入门到精通(分析篇)》和之前的博客[Python数据挖掘课程] 二.Kmeans聚类数据分析。 K-Means聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单...
用户聚类分群的python代码如下: # -*- coding:utf-8 -*-importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportpreprocessingimportpandasaspd# 加载数据df=pd.read_excel('titanic.xls')df.drop(['body','name','ticket'],1,inplace=True)df.fillna(0,inplace=True)# 把NaN替换为0# 把字符串映...
【Python机器学习实战】聚类算法(1)——K-Means聚类 实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍,然后进行简单地实现(可能对算法性能考虑欠缺),这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法。 K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法,在无监督学习中,可以说聚类算法有...
for i in range(m):minDist = np.inf minIndex = -1 for j in range(k):# 计算数据点到质心的距离 distJI = distMeas(centroids[j, :], dataMat[i, :])# 如果距离比minDist(最小距离)还小,更新minDist(最小距离)和最小质心的index(索引)if distJI < minDist:minDist = distJI minIndex...
Python——Kmeans聚类算法、轮廓系数(算法理论、代码) 目录 1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 1.2 距离度量 1.3 K-means算法流程 1.4 K值的选择 1.5 K-means的优点 1.6 K-means的缺点 1.7 聚类的评价指标 2 代码解释 3 实操
python k-means聚类算法 python的kmeans聚类结果分析 基于Python的Kmeans聚类分析介绍及实践 这是一篇学习的总结笔记 聚类算法是依据已知的数据集,将高度相似的样本集中到各自的簇中。例如,借助于电商平台用户的历史交易数据,将用户划分为不同的价值等级(如VIP、高价值、潜在价值、低价值等);依据经度、纬度、交通状况...
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...