plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #使折线图显示中文 plt.plot(K,meanDispersions,'bx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel('平均离差') plt.title('用肘部方法选择K值') plt.show() 三、实例分析(对某网站500家饭店价格及评论进行聚类) import numpy as np fromsklearn.cluster import KMe...
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 ...
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...
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 subCenter = np.mat(np.zeros((...
在Python中实现K-Means聚类算法,你可以按照以下步骤进行: 导入必要的Python库: 为了进行K-Means聚类,你需要导入pandas(用于数据处理)和sklearn.cluster中的KMeans类。 python import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans 准备或生成数据集: 你可以使用现有的数据集,或者生成一个随机数据集来进行聚类。
给出python代码 importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltdefdistance(point1,point2):# 计算距离(欧几里得距离)returnnp.sqrt(np.sum((point1-point2)**2))defk_means(data,k,max_iter=10000):centers={}# 初始聚类中心# 初始化,随机选k个样本作为初始聚类中心。 random.sample(): 随机不重复...
K-means核心思想:最小化所有样本到所属类别中心的欧式距离和,采用迭代的方式实现收敛。 K-means算法的具体步骤如下: 2.3算法优缺点 K-Means的主要优点有: 1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。
K-means算法运行过程 程序代码如下: 程序的控制部分: 首先从文件读入数据,并将其存储在Numpy的数组对象中, 指定聚类个数,与,最大迭代次数, 调用kmeans聚类函数,得到聚类结果 将聚类结果以图的形式展示出来。 子函数定义 ...
kmeans聚类算法代码python画三维图 kmeans聚类 python 概念 聚类分析:是按照个体的特征将它们分类,让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度,不同类别之间具有较大差异性 无分类目标变量(Y)——无监督学习 K-Means划分法、DBSCAN密度法、层次聚类法 1、导入数据...