3. 如果K值未知,可采用肘部法选择K值(假设最大分类数为9类,分别计算分类结果为1-9类的平均离差,离差的提升变化下降最抖时的值为最优聚类数K): 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...
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首先确定k,随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析,离某一个质点a相较于其他质点最近的点分配到a的类中,根据每一类mean值更新迭代聚类中心,在迭代完成后分别计算训 练集和测试集的损失函数SSE_train、SSE_test,画图进行分析。 伪代码如下: num=10#k的种类forkinrange(1,num): 随机选择k个...
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
K-means算法运行过程 程序代码如下: 程序的控制部分: 首先从文件读入数据,并将其存储在Numpy的数组对象中, 指定聚类个数,与,最大迭代次数, 调用kmeans聚类函数,得到聚类结果 将聚类结果以图的形式展示出来。 子函数定义 ...
构建K-Means算法的代码如下: def kmeans(data, k, cent): ''' kmeans算法求解聚类中心 :param data: 训练数据 :param k: 聚类中心的个数 :param cent: 随机初始化的聚类中心 :return: 返回训练完成的聚类中心和每个样本所属的类别 ''' m, n = np.shape(data) # m:样本的个数;n:特征的维度 ...
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: ...
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。 1importnumpyasnp 2 3# 加载数据 4defloadDataSet(fileName): 5data = np.loadtxt(fileName,delimiter='t') 6returndata 7 8# 欧氏距离计算 9defdistEclud(x,y): ...
下面是完整的K-means算法的Python代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def init_centers(X, K): centers = X.copy() np.random.shuffle(centers) return centers[:K] def dist(X, centers): return np.sqrt(np.sum((X - centers[:, np.newaxis])**2, axis=2))...
kmeans聚类算法python代码kmeans 聚类算法 python 代码 K-means 聚类算法是一种常用的聚类分析方法,可以将数据集分成 K 个不 同的簇,使得簇内的数据点尽可能相似,簇间的数据点尽可能不同。以下是一个 使用Python 和 scikit-learn 库实现 K-means 聚类算法的示例代码: from sklearn.cluster import KMeans ...