def KMeans(X, k): m = X.shape[0] cluster = np.mat(np.zeros((m, 2))) #1. 随机获取中心点 centerPoints = getCenterPoints(X, k) for times in range(100): for i in range(m): minDist, minID = 1000000.0, -1 for j in range(k): dis = getDis(X[i, :], centerPoints[j,...
scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 各个聚类的性能对比: 代码语言:java...
参数init 聚类中心初始化的方法 k-means++ 参数max_iter 最大迭代次数 如果后期无法收敛(收敛 convergence) 调大max_iter 参数random_state 随机种子 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Kmeans算法基于sklearn实现 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler # 小数定...
下面我们使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现一个简单的 K-means 聚类模型: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.datasetsimportmake_blobs from sklearn.clusterimportKMeans # 生成随机数据集X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_s...
K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低。 K-menas的优缺点: 优点: 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 ...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低。 K-menas的优缺点: 优点: 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 ...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means
简介:【4月更文挑战第30天】K-means 是一种常见的聚类算法,用于将数据集划分为 K 个簇。其基本流程包括初始化簇中心、分配数据点、更新簇中心并重复此过程直到收敛。在 Python 中实现 K-means 包括数据准备、定义距离函数、初始化、迭代和输出结果。虽然算法简单高效,但它需要预先设定 K 值,且对初始点选择敏感...
k-means算法是无监督的聚类算法,实现起来较为简单,k-means++可以理解为k-means的增强版,在初始化中心点的方式上比k-means更友好。 k-means原理 k-means的实现步骤如下: 从样本中随机选取k个点作为聚类中心点 对于任意一个样本点,求其到k个聚类中心的距离,然后,将样本点归类到距离最小的聚类中心,直到归类完所...