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》...
摘要:本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法,通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。本文分享自华为云社区《 [Python图像处理] 十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割》,作者: eastmount。本…
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #散点图标签可以显示中文 x=[i[0] for i in X] y=[i[1] for i in X] plt.scatter(x,y,c=result,marker='o') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() 结果: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3. ...
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...
for _ in range(10): #做10次迭代 # step 2: 点归属 near_cen = near_center(data, centers) # step 3:簇重心更新 for ci in range(k): ##每次点划分完之后,安照步骤,需要重新寻找各个簇的质心,即求平均 centers[ci] = data[near_cen == ci].mean() ...
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...
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
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...