scikti-learn 将机器学习分为4个领域，分别是分类(classification)、聚类(clustering)、回归(regression)和降维(dimensionality reduction)。k-means均值算法虽然是聚类算法中比较简单的一种，却包含了丰富的思想内容，非常适合作为初学者的入门习题。关于 k-means 均值聚类算法的原理介绍、实现代码，网上有很多，但运行效率...
clustering方法用于执行 K-Means 聚类过程。它接收一个参数k,表示要聚类的数量。在该方法中,首先设置了聚类的数量self.k,然后创建了一个等差数列self.sizes,用于控制绘图中点的大小。接着,从数据中随机选择k行作为初始中心点,并将其保存到self.center中。最后,使用FuncAnimation创建动画对象anim,并将动画保存为 GIF ...
scikti-learn 将机器学习分为4个领域,分别是分类(classification)、聚类(clustering)、回归(regression)和降维(dimensionality reduction)。k-means均值算法虽然是聚类算法中比较简单的一种,却包含了丰富的思想内容,非常适合作为初学者的入门习题。 关于k-means 均值聚类算法的原理介绍、实现代码,网上有很多,但运行效率似乎...
scikti-learn 将机器学习分为4个领域,分别是分类(classification)、聚类(clustering)、回归(regression)和降维(dimensionality reduction)。k-means均值算法虽然是聚类算法中比较简单的一种,却包含了丰富的思想内容,非常适合作为初学者的入门习题。 关于k-means 均值聚类算法的原理介绍、实现代码,网上有很多,但运行效率似乎...
plt.title('KMeans Clustering') plt.show() 结果展示 2. 缩放(静态连续变量) 2.1. 标准化(Standardization) 标准化: X` = \frac {x - mean(x)}{δ} x为变量,mean(x)为均值,δ为x的标准差。将特征缩放到均值为0,方差为1的标准正态分布中,使得特征具有相似的尺度,从而避免特征值的尺度差异对模型的...
import numpy as npdef simple_linear_regression(X, y):# 计算权重w和截距bw = np.dot(X, y) / np.dot(X, X)b = y.mean() - w * X.mean()return w, b# 示例数据X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([2, 3, 5, 7, 11])# 调用函数w, b = simple_linear_regressi...
使用K-means聚类: from sklearn.cluster import KMeans X = np.random.randn(300, 2) kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.title("K-means Clustering") plt.show() ...
Scikit-LearnScikit-Learn是一个基于python的用于数据挖掘和数据分析的简单且有效的工具,它的基本功能主要被分为六个部分:分类(Classification)、回归(Regression)、聚类(Clustering)、数据降维(Dimensionality Reduction)、模型选择(Model Selection)、数据预处理(Preprocessing)。
sklearn包里的KMeans聚类，构造函数有一个n_init 参数，代表着重复进行n_init次聚类之后返回最好的结果...
K-Means Clustering is one of the popular clustering algorithm. The goal of this algorithm is to find groups(clusters) in the given data. In this post we will implement K-Means algorithm using Python from scratch.