plt.plot(K,meanDispersions,'bx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel('平均离差') plt.title('用肘部方法选择K值') plt.show() 三、实例分析(对某网站500家饭店价格及评论进行聚类) import numpy as np fromsklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist importmatplotlib.pyplot as ...
K均值(K-means)聚类是一种常见的无监督学习算法,用于将数据集分成K个不同的簇。以下是使用Python中的scikit-learn库进行K均值聚类的简单示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs #生成一些随机数据 ...
1:初始化K个样本作为初始聚类中心; 2:计算每个样本点到K个中心的距离,选择最近的中心作为其分类,直到所有样本点分类完毕; 3:分别计算K个类中所有样本的质心,作为新的中心点,完成一轮迭代。 通常的迭代结束条件为新的质心与之前的质心偏移值小于一个给定阈值。 下面给一个简单的例子来加深理解。如下图有4个样本...
cent[:, j] = minJ * np.mat(np.ones((k, 1))) + np.random.rand(k, 1) * rangeJ # 在最大值和最小值之间初始化 return cent 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 2、计算每个样本与k个聚类中心的相似度,将样本划分到与之最相似的类中; 3、计算划分到每个类别...
重新分类24for i in range(k): # 遍历质心集25 items = ds[result==i] # 找出对应当前质心的子样本集26 cores[i] = np.mean(items, axis=0) # 以子样本集的均值作为当前质心的位置这是网上比较流行的 k-means 均值聚类算法代码，包含注释、空行总共57行，有效代码37行。1import numpy as np 2...
K-Means K均值聚类 python代码实现 本代码参考自: https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/K-Means/K-Menas.py 1. 初始化类中心,从样本中随机选取K个点作为初始的聚类中心点 1 2 3 4 5 6 7 8 def kMeansInitCentroids(X,K): m = X.shape[0] m_arr = np.arange(0,...
K均值聚类算法(K-means) 聚类分析主要过程 Kmeans.m kmeans1.m K_means2.m K_means.m 表格资料 全部资料 聚类分析主要过程 (1)将数据展绘 % 随机生成3个中心以及标准差 s = rng(5,'v5normal'); mu = round((rand(3,2)-0.5)*19)+1; ...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: ...
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K均值聚类算法...