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...
54 myCentroids,clustAssing = kMeans(datMat,4) 55 print myCentroids 56 print clustAssing 运行结果: 6、K-means算法补充 K-means算法的缺点及改进方法 (1)k值的选择是用户指定的,不同的k得到的结果会有挺大的不同,如下图所示,左边是k=3的结果,这个就太稀疏了,蓝色的那个簇其实是可以再划分成两个簇的...
kmeanspython代码详解 文心快码BaiduComate K-means聚类算法的基本原理 K-means聚类算法是一种基于划分的聚类算法,其目标是将n个数据点划分到k个簇中,使得每个数据点属于与其最近的均值(即聚类中心)所代表的簇。算法的基本步骤如下: 初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。 分配:将每个数据点分配到与其最近...
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_...
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...
这两种做法都是减小了总体的SSE,如果有多个空簇的话,针对每一个空簇执行上面的两种方法之一,重复多次,消除空簇。 2-选择初始质心,可改进的参考资料是层次聚类和k-means++算法 一定要抽时间!!!
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 ...