Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。 聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法: 传统聚类算
一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内的方差,从而使得同一簇内的数据点更加紧密。 KMeans算法的...
总之,聚类是一种非监督学习(Unsupervised Learning),我们可以不用事先确定一个样本到底分到哪一类,机器会从样本的特征数据中发现一些潜在模式,最终将相似样本归结到一起。 K-Means算法 K均值(K-Means)算法是最常用的聚类算法。 K-Means算法的伪代码 来源:周志华《机器学习》 上图为周志华老师《机器学习》一书给出...
plt.title('K-means Clustering Results') plt.show() 通过以上步骤,我们已经完成了K-means聚类分析的整个过程。接下来,我们将对每个步骤进行详细讲解,以确保您能够全面理解和应用这些方法。 一、导入必要的库 在进行任何数据分析之前,选择和导入合适的库是至关重要的。Python社区提供了许多用于数据分析和机器学习的...
plt.title('K-means Clustering with Data Point Labels')# 显示图形plt.show() 三、Python程序 数据文件下载https://github.com/helloWorldchn/MachineLearning importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportf1_score, accuracy_score, normalized_...
1、K-均值聚类(K-Means Clustering) K-均值聚类(K-Means Clustering)是一种广泛使用的机器学习算法,它属于无监督学习算法。这种算法试图将数据分成预先指定数量的簇,使得同一簇内的数据点相似度高,而不同簇内的数据点相似度低。 初始化过程中,通过随机选择K个数据点作为起始的簇中心(质心)开始。接着,在分配阶段...
*PS:如果用sklearn库的话,这些方法都被封装好了。直接调用就行。但是为了理解算法原理推荐过一遍上述代码。 执行上述代码会得到下列结果。其中0表示质心不在发生变更。 最后我们可以可视化我们的聚类成果。 原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/08/comprehensive-guide-k-means-clustering/...
本文使用Python实现了K均值聚类(K-Means Clustering)算法,主要过程都可以阅读,只有Python代码部分需要付费,有需要的可以付费阅读,没有需要的也可以看本文内容自己动手实践! 案例介绍 在这个案例中,我们将使用K均值聚类算法对波士顿房屋数据进...
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 ...
全面解析Kmeans聚类算法(Python)(kmeans聚类算法和层次聚类) Clustering (聚类) 是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程. 我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。