import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist K=range(1,10) meanDispersions=[] for k in K: kemans=KMeans(n_clusters=k) kemans.fit(X) #计算平均离差 m_Disp=sum(np.min(cdist(X,kemans.cluster_centers_,'euclidean'),axis=1))...
k=4dataSet= 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 drawScatter...
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(即选择初始中心点的根据),默认“K-means++”,其他可选参数包括“random”。 3.n_init:使用不同类中心运行的次数,默认值是10,即算法会初始化10次簇中心,然后返回最好的一次聚类结果。 4.max_i...
K-Means划分法、DBSCAN密度法、层次聚类法 1、导入数据 1 import pandas 2 from sklearn.cluster import KMeans 3 from sklearn.decomposition import PCA 4 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 7 f=open("D:\\学习资料\\Python数据挖掘实战课程课件\\7.1\\data.csv",encoding='UTF-8') 8 data=pandas....
【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法3(nltk、sklearn) 1、简介 在众多聚类算法中,K-means算法因其简单高效而备受青睐。K-means算法的基本思想是:通过迭代的方式,将数据划分为K个不同的簇,并使得每个数据点与其所属簇的质心(或称为中心点、均值点)之间的距离之和最小。
python代码: import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn.metrics import silhouette_scorefrom sklearn.cluster import KMeansdata=pd.read_csv(r'C:\Users\10799\get_info\sklearn_try\series_gpstime_level.csv')distortions=[]#簇内误差平方和 SSEfor i in range(2,10):Kmeans_model...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importnumpyasnp from sklearn.clusterimportKMeans data=np.random.rand(100,3)#生成一个随机数据,样本大小为100,特征数为3#假如我要构造一个聚类数为3的聚类器 estimator=KMeans(n_clusters=3)#构造聚类器 ...
下面是一个使用Python实现KMeans聚类的示例代码。这个示例将涵盖从导入必要的库到输出聚类结果的完整流程。 导入必要的Python库: 首先,我们需要导入numpy用于数据处理,sklearn.cluster中的KMeans用于聚类,以及matplotlib用于数据可视化(虽然你的问题没有明确要求可视化,但这里为了完整性还是加上)。 python import numpy as...