import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist K=range(1,10) meanDispersions=[] for k in K: kemans=KMeans(n_clusters=k) kemans.fit(X) #计算平均离差 m_Disp
K-means在sklearn.cluster中,用到K-means聚类时,我们只需: from sklearn.cluster import KMeans 1. K-means在Python的三方库中的定义是这样的: class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, rando...
from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # cluster_std 各个中心的标准差 X_train,y_train = make_blobs(n_samples=500, n_features=2, centers=3, cluster_std=[1.0,2.0,3.0]) #参数 # n_clusters 将预测结果分为几簇 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 获取模型 ...
from sklearn.clusterimportKMeans #从Excel中读取数据存入数组 rawData=xlrd.open_workbook('kmeansdata.xlsx')table=rawData.sheets()[0]data=[]foriinrange(table.nrows):ifi==0:continueelse:data.append(table.row_values(i)[1:])featureList=['Age','Gender','Degree']mdl=pd.DataFrame.from_records...
一、KMeans算法简介 KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMea...
K-means是一种广泛使用的聚类算法,用于将数据分成多个类或群组,使得同一群组内的数据点相似度较高,而不同群组间的数据点相似度较低。Python中,我们经常使用scikit-learn库的KMeans类来实现。常用参数如下, 使用代码, from sklearn.cluster import KMeans ...
from sklearn.clusterimportKMeans from sklearnimportdatasets 2.直接从sklearn.datasets中加载数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 直接从sklearn中获取数据集 iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,:4]# 表示我们取特征空间中的4个维度print(X.shape) ...
K-means是一种广泛使用的聚类算法,用于将数据分成多个类或群组,使得同一群组内的数据点相似度较高,而不同群组间的数据点相似度较低。Python中,我们经常使用scikit-learn库的KMeans类来实现。常用参数如下, 使用代码, from sklearn.cluster import KMeans ...
二、聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def__init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300,tol=1e-4,precompute_distances='auto',verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1): (一)输入参数: ...
Python有很多包可以用来实现KMeans聚类,其中比较常用的包有scikit-learn和KMeans。下面是使用这两个包进行KMeans聚类的示例代码: 使用scikit-learn包: from sklearn.cluster import KMeans # 创建KMeans模型,设置聚类个数为k kmeans = KMeans(n_clusters=k) # 训练模型 kmeans.fit(data) # 预测样本的聚类标签...