基于相似性度量,使得相同子集中各元素间差异性最小,而不同子集间的元素差异性最大,这就是(空间)聚类算法的本质,K-Means正是这样一种算法的代表。K-Means聚类被提出已经超过50年,但仍然是应用最广泛、地位最核心的空间数据划分聚类方法之一。作为一种无监督算法,尽管无法判断结果对错,但是它将为我们研究对象群体的...
cent[:,j]=minJ+rangeJ*np.random.rand(k,1) return cent 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 我们还需要做一件事情,那就是完成距离的计算的函数,显然,这个函数将会被多次调用,用于计算当前样本与当前聚类中心的距离,你可以自定义距离的计算方式,比如我选择的是欧几里得距离: def distance...
dis2cents=np.zeros(k)foriinrange(k): dis2cents[i]=np.sqrt(np.sum(np.power(sample-centers[i,:],2)))returndis2cents#子函数:kmeans函数.# 这部分代码完成了kmeans算法中为数据点决定所属类别以及迭代更新类中心点的主要功能。# 注意numpy库的返回最小值索引的argmin函数以及计算平均值的mea...
因此,最好能够对 K 均值、K 最近邻、线性回归和逻辑回归等算法进行编码。 本文中,我们将实现 K 均值(K-means )聚类算法。 K-Means 聚类 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...
Python编码过程 在代码中,我们首先导入了必要的库和数据集,并加载了波士顿房屋数据集。 我们对数据集进行了预处理,使用标准化方法将数据的均值转化为0,方差为1,以便更好地应用K均值聚类算法。 我们定义了名为kmeans的函数,该函数实现了...
一、K-means聚类的定义 二、举例分析 三、知识点补充 3-1:class关键字 3-2:matplotlib.pyplot 四、源代码分析 4-1:import 4-2:初始化 4-3:距离 4-4:聚类 4-5:动画初始化 4-6:分类 4-7:更新 4-8:主程序 参考资料 渐渐弃坑:Matplotlib输出动画实现K-means聚类过程可视化104 赞同 · 1 评论文章 ...
1) 客户聚类结果图 通过上图可以看到,黄色高亮得大点是聚类的质心,可以看到算法中的质心并不止一个。2)聚类概率密度图 聚类群1的概率密度图:聚类群2的概率密度图:聚类群3的概率密度图:聚类群4的概率密度图:分群1特点:年收入集中在30万,消费分数集中在0.50左右;分群2特点:年收入集中在10万~15万,...
K-Means实现步骤: 第一步和第二步:选择簇的个数K, 然后随意选择点位质心。我们假设K为2。 第三步:将所有点分配到质心距离最近的簇。这样我们就完成了第一次簇的选择。 第四步:根据现在簇的位置,重新计算簇的质心。按照最小距离之和的原则找出质心的位置。有了新的质心也就有了新的簇。
初始化簇中心:随机选择 K 个数据点作为初始簇中心。 迭代过程:重复执行分配数据点和更新簇中心的步骤,直到满足停止条件。 输出结果:得到最终的聚类结果和簇中心。 三、在 Python 中实现 K-means 聚类算法 以下是一个简单的 K-means 聚类算法的 Python 实现示例: ...
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...