b)找到最接近的两个类并合并成一类, 于是总的类数少了一个. c)重新计算新的类与所有旧类之间的距离. d)重复第2步和第3步, 直到最后合并成一个类为止(此类包含了N个对象). 3)图解过程 图6 4)Hierarchical Clustering算法函数 a)sklearn.cluster.AgglomerativeClustering b)主要参数(详细参数) n_clusters:聚...
class 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=None, algorithm=’auto’) 1. 3.1 重要参数n_clusters n_clusters是KMeans中的k,表示着我们告诉模型我们...
cluster_labels = np.unique(km_labels) n_clusters = len(cluster_labels) silhouette_vals = np.zeros(n_samples) for i in range(n_samples): a_i = np.mean([np.linalg.norm(X[i] - X[j]) for j in range(n_samples) if km_labels[j] == km_labels[i] and j != i]) b_i = np...
cluster_centers_：形状为(n_clusters，n_features)的ndarray 簇中心的坐标。如果算法在完全收敛之前停...
n_clusters_per_class=1, random_state=4) # 为每个类的样本创建散点图 forclass_valueinrange(2): # 获取此类的示例的行索引 row_ix = where(y == class_value) # 创建这些样本的散布 pyplot.scatter(X[row_ix,0], X[row_ix,1]) # 绘制散点图 ...
self.n_clusters = n_clusters self.max_iter = max_iter self.initCent = initCent self.clusterAssment = None self.labels = None self.sse = None # 计算两个向量的欧式距离 def distEclud(self, vecA, vecB): return np.linalg.norm(vecA - vecB) ...
n_clusters=2 clf=cluster.KMeans(n_clusters=n_clusters) 5.聚类模型分类 用聚类模型进行分类。 clf.fit(x_train) predict=clf.predict(x_train) 6.模型度量 获取分类模型精度。 Accuracy=metrics.accuracy_score(predict,y_train) print("数据集的精度为:\n{}".format(Accuracy)) ...
self.n_clusters = n_clusters self.centroids =Noneself.clusterAssment =Noneself.labels =Noneself.sse =None# 计算两点的欧式距离defdistEclud(self, vecA, vecB):returnnp.linalg.norm(vecA - vecB)# 计算两点的曼哈顿距离defdistManh(self, vecA, vecB):returnnp.linalg.norm(vecA - vecB,ord=1)...
df = df.rolling(smooth_n).sum().dropna(how='all') else: df = df.rolling(smooth_n).mean().dropna(how='all') print(df.shape) df.head() 然后用 tslearn 建立我们的聚类模型了: if model == 'kshape': model = KShape(n_clusters=n_clusters, max_iter=10, n_init=2).fit(X) ...
●n_clusters:整型,默认值=8,是生成的聚类数,即产生的质心(centroids)数。 ●init:参数值为k-means++、random或者传递一个数组向量。默认值为k-means++。 ●k-means++:用一种特殊的方法选定初始质心从而加速迭代过程的收敛。 ●random:随机从训练数据中选取初始质心。如果传递数组类型,则应该是shape(n_clusters,...