# 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...
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mean函数的使用方法defkmeans(dataSet,k,iterNum...
y = make_blobs(n_samples=500, centers=3, cluster_std=0.6, random_state=0)# 定义 K-means 聚类算法defkmeans_clustering(X, K):# 初始化簇中心centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], K, replace=False), :]whileTrue:# 分配数据点到簇distances = ...
@文心快码BaiduComatepython实现kmeans聚类算法 文心快码BaiduComate 在Python中实现K-means聚类算法,可以按照以下步骤进行: 1. 初始化聚类中心 首先,需要随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。这可以通过从数据集中随机选择k个不重复的点来实现。 python import numpy as np def initialize_centroids(X, k): """ ...
K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 2、核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时...
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 ...
第一步:初始化聚类中心; 第二步:给聚类中心分配样本 ; 第三步:移动聚类中心 ; 第四步:停止移动。 注意:K-means算法采用的是迭代的方法,得到局部最优解. 结语 如果您觉得该方法或代码有一点点用处,可以给作者点个赞,或打赏杯咖啡;╮(~▽~)╭
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...
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=...
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表示这个数据应该被分类到的是哪一个类别当中,当然在我们实际的数据当中不会告诉我们哪个数据分在了哪一个类别当中,只会有X当中数据。在这里写代码的时候...