classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,verbose=0,random_state=None,copy_x=True,algorithm='auto') 对于我们来说,常常只需要: sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1.n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。 2.init:初始化类中心的方法(...
df = pd.DataFrame(data)# 定义K-means模型,其中k=2kmeans = KMeans(n_clusters=2, 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[...
1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto') 1. 2. 3. n_clusters:用于指定聚类的簇数 init:用于指定初始的簇中心的设置方法,如果为’k-means++’,则表示设置的初始簇中心相距较远;如果为’random’则表示从数据集中随机挑选k个样本作为初始簇...
MiniBatchKMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, max_iter=100, batch_size=100, verbose=0, compute_labels=True, random_state=None, tol=0.0, max_no_improvement=10, init_size=None, n_init=3, reassignment_ratio=0.01) 相关参数解释(来自博客:用scikit-learn学习K-Means聚类): random_state:...
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt x,y = make_blobs(n_samples=1000,n_features=4,centers=[[-1,-1],[0,0],[1,1],[2,2]],cluster_std=[0.4,0.2,0.2,0.4],random_state=...
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) y_kmeans = kmeans.fit_predict(X_pca) # 可视化聚类结果 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y_kmeans, s=50, cmap='viridis') centers = kmeans.cluster_centers_ ...
2)不同的随机种子会得到完全不同的结果(K-Means++算法可以用来解决这个问题,其可以有效地选择初始点) 算法流程如下: 1)在数据集中随机挑选1个点作为种子点 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ##随机挑选一个数据点作为种子点 defselect_seed(Xn):idx=np.random.choice(range(len(Xn)))retur...
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,KMeans算法被封装在KMeans...
3.2k-means聚类的第二种方式 进行变量分布的正态转换--用于客户细分 # 进行变量分布的正态转换import numpy as npfrom sklearn import preprocessingquantile_transformer = \preprocessing.QuantileTransformer(output_distribution='normal', random_state=0) # 正态转换df_trans = quantile_transformer.fit_transfor...