plt.scatter(df_ai_sc[y2_means == 1][:, 0], df_ai_sc[y2_means == 1][:, 1], s=70, c='orange', label='2', alpha=0.6) plt.scatter(df_ai_sc[y2_means == 2][:, 0], df_ai_sc[y2_means == 2][:, 1], s=70, c='pink', label='3', alpha=0.6) plt.scatter(d...
计划回顾梳理的系列有: 1.K-MEANS聚类算法的应用过程:数据读取-数据预处理-聚类指标的选取(含python代码)-聚类。 2.dataframe的操作整理:数值的读取等 1. K-MEANS的基本原理 K-means几乎是最常用的无监督学习方法,本质上是基于距离进行计算分类,距离越近,相似度越大,会划分成一类。 K的意思是聚成K类,需要我们...
是一种基于加权的K均值聚类算法,用于将数据集划分为不同的簇。K均值聚类是一种无监督学习算法,它将数据点分成K个簇,使得每个数据点都属于离其最近的簇中心。 在加权Python KMeans过程中,每个...
是一种机器学习算法,用于将电影数据集中的电影按照相似性进行分组。KMeans聚类是一种无监督学习方法,它通过将数据点划分为K个簇,使得同一簇内的数据点之间的相似性最大化,不同簇之间的相似性最小化。 ...