参考博客:python之sklearn学习笔记来看看主函数KMeans: 代码语言:javascript 复制 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') 参数的意义: n_clusters:簇...
# k-means聚类分析可视化展示# author :头条@William数据分析# date : 2024/9/29importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeans# 生成示例数据np.random.seed(0)X=np.random.rand(200,2)*10# 进行K-means聚类k=5kmeans=KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(X)y_kmeans=kmeans.p...
在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans类中。使用KMeans进行聚类分析时,需要关注以下几个关键参数: n_clusters:整数,指定要形成的聚类数目。 init:字符串或ndarray,指定初始质心。默认为’k-means++’,表示使用k-means++算法进行初始化。 n_init:整数,指定用不同的质心初始化方法运行算法的次数。默认为...
from sklearn.cluster import KMeans # 构建kmeans算法模型 model = KMeans(n_clusters=16, n_init=100, n_jobs=-1) # 开始训练 model.fit(data) """ KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=16, n_init=100, n_jobs=-1, precompute_distances='...
具体做法是让k从1开始取值直到取到你认为合适的上限,对每一个k值进行聚类并且记下对于的SSE,然后画出k和SSE的关系图, 最后选取肘部对应的k作为我们的最佳聚类数。 下图利用了UCI上葡萄酒的数据集wine.data,然后用sklearn库中自带的k-means算法对K值的选取进行了可视化操作。
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( ...
Python K-means可视化实现流程 数据准备 在开始实现之前,我们需要准备一些数据用于聚类。你可以使用任何你喜欢的数据集,但为了简单起见,这里我将使用sklearn库中的make_blobs函数生成一些随机数据。 importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_blobs# 生成随机数据X,y=make_blobs(n_samples=100,centers=3,random_st...
高校爬虫可视化分析-代码展示 importrequestsfrombs4importBeautifulSoupfromsklearn.clusterimportKMeansimportpandasaspd# 假设我们有一个高校专业的URLurl='http://example.com/college-majors'# 爬虫函数defscrape_college_majors(url):response=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')# 假设每...
二、大数据量下的Mini-Batch-KMeans算法 主函数 : 三、sklearn中的cluster进行kmeans聚类 四、分类变量聚类方法的K-modes与K-prototype 延伸一:数据如何做标准化 延伸二:Kmeans可视化案例 延伸三:模型保存 延伸四:HDBSCAN与Kmeans的聚类的一些纪要 一、scikit-learn中的Kmeans介绍 ...
二、聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def__init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300,tol=1e-4,precompute_distances='auto',verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1): (一)输入参数: ...