1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
vecA, vecB):returnnp.linalg.norm(vecA - vecB)# 计算两点的曼哈顿距离defdistManh(self, vecA, vecB):returnnp.linalg.norm(vecA - vecB,ord=1)# 为给点的数据集构建一个包含k个随机质心的集合defrandCent(self, X, k):
我们也可以用另一种方式来理解kmeans算法,那就是使某一个点的和另一些点的方差做到最小则实现了聚类,如下图所示: 得解! 六:代码实现 我们现在使用Python语言来实现这个kmeans均值算法,首先我们先导入一个名叫make_blobs的数据集datasets,然后分别使用两个变量X,和y进行接收。X表示我们得到的数据,y表示这个数据应...
首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分的聚类算法; 接着,介绍K-means原理、K-means算法、K-means特征工程(类别特征、大数值特征)、K-means评估(SSE、轮廓系数),重点阐述了如何确定K值,如何选取初始中心点,如何处理空簇; 然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类...
知识与技巧、特征工程(数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法)、回归拟合(线性回归、BP神经网络、极限学习机)、分类识别(KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等)、聚类分析(K均值、DBSCAN、层次聚类)、关联分析(关联规则、协同过滤、Apriori算法)的基本原理及Python代码实现...
python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的)。K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下: ...
这是网上比较流行的 k-means 均值聚类算法代码,包含注释、空行总共57行,有效代码37行。 1importnumpyasnp 2 3# 加载数据 4defloadDataSet(fileName): 5data = np.loadtxt(fileName,delimiter='t') 6returndata 7 8# 欧氏距离计算 9defdistEclud(x,y): ...
26 cores[i] = np.mean(items, axis=0) # 以子样本集的均值作为当前质心的位置这是网上比较流行的 k-means 均值聚类算法代码,包含注释、空行总共57行,有效代码37行。1import numpy as np 2 3# 加载数据 4def loadDataSet(fileName): 5 data = np.loadtxt(fileName,delimiter='\\t') ...