range_j= float(max(data[:, j]) -min(data[:, j]))#np.random.rand(k, 1) 生成size为(k,1)的0~1的随机arraycentroids[:, j] = min_j + range_j * random.rand(k, 1)returncentroidsdefKmeans(data, k, dis_meas=cal_dist, create_center=rand_center): m=shape(data)[0]#用于保存每...
max_iter: 最大迭代次数(因为kmeans算法的实现需要迭代) tol: 容忍度,即kmeans运行准则收敛的条件 precompute_distances:是否需要提前计算距离,这个参数会在空间和时间之间做权衡,如果是True 会把整个距离矩阵都放到内存中,auto 会默认在数据样本大于featurs*samples 的数量大于12e6 的时候False,False 时核心实现的方...
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...
当然,下面是对Python中KMeans聚类算法常用参数的解释。这些解释基于广泛使用的库Scikit-learn(sklearn)中的KMeans实现。 KMeans 类的主要参数 n_clusters (int, 可选, 默认为8): 指定要形成的簇的数量(即K值)。这是用户必须明确指定的一个关键参数。 init {'k-means++', 'random' or an ndarray of shape...
Kmenas聚类算法的思想比较简单,Python提供了实现该算法的模块——sklearn,我们只需要调用其子模块cluster中的Kmeans类即可,该“类”的语法和参数含义如下: Kmeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, ...
1.可以向KMeans传入的参数: sklearn官网所提供的参数说明有9个,我们使用时,如无特别需要,一般只有第一个参数(n_cluster)需要设置,其他参数直接采用默认值即可。 一种示例: classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,verbose=0,random_state=None,copy...
一、KMeans算法简介 KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMea...
cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs # 定义画布 plt.figure(figsize=(12,12)) # 定义样本量和随机种子 n_samples = 1500 random_state = 170 # X是测试数据集,y是目标分类标签0,1,2 X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state) X array([[-...
2、主函数KMeans 参考博客:python之sklearn学习笔记 来看看主函数KMeans: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True...