项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 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...
对k的选择可以先用一些算法分析数据的分布,如重心和密度等,然后选择合适的k (2)对k个初始质心的选择比较敏感,容易陷入局部最小值。例如,我们上面的算法运行的时候,有可能会得到不同的结果,如下面这两种情况。K-means也是收敛了,只是收敛到了局部最小值: 改进: 有人提出了另一个成为二分k均值(bisecting k-mean...
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具体应用; 最后,对K-means进行总结,指出K-means的优缺点,K-means的改...
k-means算法的Python实现 1 #coding=utf-8 2 import codecs 3 import numpy 4 from numpy import * 5 import pylab 6 7 def loadDataSet(fileName): 8 dataMat = [] 9 fr = codecs.open(fileName) 10 for line in fr.readlines(): 11 curLine = line.strip().split('\t') 12 fltLine = ma...
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=...
通过使用python语言实现KMeans算法,不使用sklearn标准库。 该实验中字母代表的含义如下: p:样本点维度 n:样本点个数 k:聚类中心个数 实验要求 使用KMeans算法根据5名同学的各项成绩将其分为3类。 数据集 数据存储格式为csv,本实验使用数据集如下: 实验步骤 ...
k-means++算法是一种更智能的初始化算法,它产生更稳定的聚类,同时最大化质心与其他质心之间的距离。K-means++ 是 Scikit-learn 实现中使用的初始化算法。 # 通过从X中拾取K个样本来随机初始化K个质心 def initialize_random_centroids(K, X): """Initializes and returns k random centroids""" ...
请看代码:k = 4kmodel = KMeans(n_clusters = k, n_jobs = 2) #n_jobs是进程的数量，和cpu个数有关kmodel.fit(data.values.reshape((len(data),1)))c = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_).sort_values(0) #对聚类中心排序w1 = c.rolling(2).mean().iloc[1:]w = [0] + list(w1[0...