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...
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...
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:...
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...
[10,0]])>>>kmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=0,n_init="auto").fit(X)>>>kmeans...
下图演示了K-Means进行分类的过程:(菱形为每种类别的中心) 二、代码实现 1、不适用sklearn 实现的python代码 import re import numpy as np import random import codecs import matplotlib.pyplot as plt #数据结构 cenList[]存放质心的列表 [ [x,y],[x,y],,,[x,y]] #...
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...
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...
K-means 实例展示 python中km的一些参数: 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,n_jobs=1,algorithm='auto') ...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importnumpyasnp>>>from sklearn.clusterimportKMeans>>>kmeans_model=KMeans(n_clusters=3,random_state=1).fit(X)>>>labels=kmeans_model.labels_>>>metrics.calinski_harabaz_score(X,labels)560.39...