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 ...
K-means算法是很典型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。其基本思想是: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。各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开。算法...
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 ...
时间序列特征的KMEANS聚类python实现 我在最近的工作中遇到了一个问题,问题是我需要根据银行账户在一定时间内的使用信息对该账户在未来的一段时间是否会被销户进行预测。这是一个双元值的分类问题,只有两种可能,即会被销户和不会被销户。针对这个问题一般来说有两种解决策略。