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=sum(np.min(cdist(X,kemans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))...
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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...
1、使用 K-means 模型进行聚类,尝试使用不同的类别个数 K,并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集,至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下 的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论,发现能解释数据的最好的 K 值。 二、算法原理 首先...
K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 2、核心思想 通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案,使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时...
以下是我的代码，包含注释、空行总共26行，有效代码16行。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...
python kmeans代码 KMeans是一种基于距离的聚类算法,它将数据分为k个簇,并通过最小化每个簇内点与簇中心的距离的平方和来优化聚类结果。以下是Python实现的KMeans算法代码示例: ```python import random import numpy as np class KMeans: def __init__(self, n_clusters=8, max_iter=300): self.n_...
3、用Python进行Kmeans的步骤 4、如何确定k值/如何评估聚类效果 KMeans算法使用欧式距离去度量样本到聚类中心的距离,追求“簇内差异小,簇外差异大”。 轮廓系数:可以衡量类与类和同一类内部之间的差别,介于[-1,1]之间。越接近于1说明簇外差异越大簇内差异越小,越接近于-1说明类别之间越相似类别内部反而不相似。
下面是利用Python实现K-means算法的代码: ``` import numpy as np # 生成随机数据 def generate_data(num=1000, k=4): data = [] for i in range(k): center = np.random.rand(2) * 10 for j in range(num): point = center + np.random.randn(2) data.append(point) return np.array(data...
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))...