Xn=np.array([2,3,1.9,2.5,4])Yn=np.array([5,4.8,4,1.8,2.2])#标识符号 sign_n=['A','B','C','D','E']sign_k=['k1','k2']defstart_class(Xk,Yk):##数据点分类 cls_dict={}##离哪个分类点最近,属于哪个分类foriinrange(len(Xn)):temp=[]forjinrange(len(Xk)):d1=np.sqrt((...
random_state=0)# 对数据进行拟合并获取聚类标签labels = kmeans.fit_predict(df[['X','Y']])# 将聚类标签添加到数据框中df['Cluster'] = labels# 打印带有聚类标签的数据框print(df)# 可视化结果plt.scatter(df['X'], df['Y'], c=df['Cluster'], cmap='viridis')# 为每个数据点添加标签(使用...
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...
dis2cents=np.zeros(k)foriinrange(k): dis2cents[i]=np.sqrt(np.sum(np.power(sample-centers[i,:],2)))returndis2cents#子函数:kmeans函数.# 这部分代码完成了kmeans算法中为数据点决定所属类别以及迭代更新类中心点的主要功能。# 注意numpy库的返回最小值索引的argmin函数以及计算平均值的mea...
实现步骤 Step1,当然是把需要用到的第三方库给import进来 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt from sklearn.clusterimportKMeans KMeans就是要用到第三行。 Step2,当然是把数据读到pandas的dataframe中 ...
2. 引用Python库将样本分为两类(k=2),并绘制散点图: #只需将X修改即可进行其他聚类分析 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans kemans=KMeans(n_clusters=2) result=kemans.fit_predict(X) #训练及预测 print(result) #分类结果 ...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means 部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说...
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 ...
int clusterOfTuple(Tuple means[],const Tuple& tuple){ double dist=getDistXY(means[0],tuple); double tmp; int label=0;//标示属于哪一个簇 for(int i=1;i<k;i++){ tmp=getDistXY(means[i],tuple); if(tmp<dist) {dist=tmp;label=i;} ...