一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内的方差,从而使得同一簇内的数据点更加紧密。 KMeans算法的...
# 根据上述各流程定义kmeans算法流程defkmeans(X,k,max_iterations):#1.初始化中心点 centroids=centroids_init(k,X)# 遍历迭代求解for_inrange(max_iterations):#2.根据当前中心点进行聚类 clusters=create_clusters(centroids,k,X)# 保存当前中心点 prev_centroids=centroids #3.根据聚类结果计算新的中心点 cent...
return idx, centroids idx, centroids = run_k_means(X, initial_centroids, 10) cluster1 = X[np.where(idx == 0)[0],:] #获取X中属于第一个类别的数据集合,即类别1的点 cluster2 = X[np.where(idx == 1)[0],:] cluster3 = X[np.where(idx == 2)[0],:] fig, ax = plt.subplots(...
df = pd.DataFrame(data)# 定义K-means模型,其中k=2kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)# 对数据进行拟合并获取聚类标签labels = kmeans.fit_predict(df[['X','Y']])# 将聚类标签添加到数据框中df['Cluster'] = labels# 打印带有聚类标签的数据框print(df)# 可视化结果plt.scatter(df[...
使用Python实现 K_Means聚类算法: 问题定义 聚类问题是数据挖掘的基本问题,它的本质是将n个数据对象划分为 k个聚类,以便使得所获得的聚类满足以下条件: 同一聚类中的数据对象相似度较高; 不同聚类中的对象相似度较小。 相似度可以根据问题的性质进行数学定义。
一、KMeans算法的步骤 对于给定的一组数据,随机初始化K个聚类中心(簇中心) 计算每个数据到簇中心的距离,并把该数据归为离它最近的簇。 根据得到的簇,重新计算簇中心。 对2、3 进行迭代直至簇中心不再改变或者小于指定阈值。 二、KMeans实现过程中需要注意的地方 ...
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部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 ...
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
K-means聚类是一种经典的无监督学习算法,用于将数据分成多个簇,使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。以下是使用Python实现K-means聚类的步骤: 导入必要的Python库: python from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 准备数据集: 数据...
2.数据收集 本数据是模拟数据：数据集：data.xcsv 在实际应用中，根据自己的数据进行替换即可。特征：Gender：性别 Age：年龄 Income：年收入 Spending：消费分数 3.数据预处理 1）原始数据描述：2）数据完整性、数据类型查看：3）数据缺失值查看：可以看到数据不存在缺失值。4.探索性数据分析 1）特征变量年收入...