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))...
随机初始化k个聚类中心。 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心所属的簇中。 计算每个簇的均值,将均值作为新的聚类中心。 重复步骤2和步骤3,直到收敛为止,或者达到了最大迭代次数。 输出每个数据点所属的簇的标签。 3.3.1 模型训练 KMeans的训练过程主要是不断迭代计算每个簇的簇类中心,使用如下代码实现: def...
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...
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=...
kmeans聚类步骤: defkmeanscluster(rowsdata,distance =pearson, finalclusternumberK = 4): 1.随机创建k个中心点(对应博客聚类,则是创k个中心类似博客,但是这k个中心类似博客基本不会命中原来的博客,这k个中心点是新创建的 #中心值博客的所有列的值(即单词的值)就是最小最大博客的平均值。例如: 所有行里,...
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 ...
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_...
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...
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。 K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程为: 1)随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集) ...