scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine Learning相关的算法实现,其中就包括K-Means算法。 官网scikit-learn案例地址:http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自:scikit-learn 源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说 各个聚类的性能对比: 代码语言:java...
可以通过设置init参数为’k-means++’来优化初始质心的选择。 算法的收敛性受max_iter和tol参数的影响。在实际应用中,需要根据数据规模和计算资源调整这些参数,以确保算法能够收敛到最优解。 在处理高维数据时,KMeans算法可能受到“维度灾难”的影响。此时,可以考虑使用降维方法(如PCA)对数据进行预处理。 总之,sklea...
算法的初始中心点选择与算法的运行效率密切相关,而随机选取中心点有可能导致迭代次数很大或者限于某个局部最优状态;通常k<<n,且t<<n,所以算法经常以局部最优收敛 K均值的最大问题是要求用户必须事先给出k的个数,k的选择一般都基于经验值和多次实验的结果,对于不同的数据集,k的取值没有可借鉴性。 对异常偏离...
dataSet = file2matrix("/Users/FengZhen/Desktop/accumulate/机器学习/推荐系统/kmeans聚类测试集.txt", "\t") dataMat = mat(dataSet) print(dataMat) # 执行kmeans算法 kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=k) kmeans.fit(dataMat) print(kmeans.cluster_centers_) #绘制计算结果 drawSca...
algorithm: kmeans的实现算法,有:’auto’, ‘full’, ‘elkan’, 其中 ‘full’表示用EM方式实现 虽然有很多参数,但是都已经给出了默认值。所以我们一般不需要去传入这些参数,参数的。可以根据实际需要来调用。 3、简单案例一 参考博客:python之sklearn学习笔记 ...
使用python实现KMeans结果如下: 最终代码如下: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpdbdefmain():dataset=[]datasetfile=open('testSet.txt','r',encoding='utf-8')forlineindatasetfile:linearr=line.strip().split('\t')dataset.append([float(linearr[0]),float(linearr[1])])dataset=np....
然后,介绍K-means的Python实现,K-means的Sklearn实现和用户聚类分群等聚类具体应用; 最后,对K-means进行总结,指出K-means的优缺点,K-means的改进办及聚类和分类的区别。 本文目录如下: 1. K-means基础 1.1. 聚类 1.2. 聚类分类 1.3. 基于划分的聚类算法 ...
algorithm: kmeans的实现算法,有:’auto’, ‘full’, ‘elkan’, 其中 ‘full’表示用EM方式实现 虽然有很多参数,但是都已经给出了默认值。所以我们一般不需要去传入这些参数,参数的。可以根据实际需要来调用。 3、简单案例一 参考博客:python之sklearn学习笔记 ...
# k-means 聚类 from numpy import unique from numpy import where from sklearn.datasets import make...
Kmeans函数的简单实例; KMeans函数的重要参数; Kmeans函数的重要属性与接口。 1. 基于KMeans函数聚类算法的简单示例 下面给出一个简单的K-means聚类算法实现方法: 首先是数据集的构建与可视化 fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建自己的数据集并绘制数据集X, y = make_blobs( ...