一、基于原生Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm) KMeans 算法是一种无监督学习算法,用于将一组数据点划分为多个簇(cluster)。这些簇由数据点的相似性决定,即簇内的数据点相似度高,而不同簇之间的相似度较低。KMeans 算法的目标是最小化簇内的方差,从而使得同一簇内的数据点更加紧密。 KMeans算法的...
3. 如果K值未知,可采用肘部法选择K值(假设最大分类数为9类,分别计算分类结果为1-9类的平均离差,离差的提升变化下降最抖时的值为最优聚类数K): 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...
df = pd.DataFrame(data)# 定义K-means模型,其中k=2kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)# 对数据进行拟合并获取聚类标签labels = kmeans.fit_predict(df[['X','Y']])# 将聚类标签添加到数据框中df['Cluster'] = labels# 打印带有聚类标签的数据框print(df)# 可视化结果plt.scatter(df[...
dis2cents=np.zeros(k)foriinrange(k): dis2cents[i]=np.sqrt(np.sum(np.power(sample-centers[i,:],2)))returndis2cents#子函数:kmeans函数.# 这部分代码完成了kmeans算法中为数据点决定所属类别以及迭代更新类中心点的主要功能。# 注意numpy库的返回最小值索引的argmin函数以及计算平均值的mea...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 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 ...
K-means核心思想:最小化所有样本到所属类别中心的欧式距离和,采用迭代的方式实现收敛。 K-means算法的具体步骤如下: 2.3算法优缺点 K-Means的主要优点有: 1)原理比较简单,实现也是很容易,收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
1import numpy as np 2 3defkmeans_xufive(ds, k): 4"""k-means聚类算法 5 6 k - 指定分簇数量 7 ds - ndarray(m, n)，m个样本的数据集，每个样本n个属性值 8 """ 910 m, n = ds.shape # m：样本数量，n：每个样本的属性值个数11 result = np.empty(m, dtype=...
一、KMeans算法的步骤 对于给定的一组数据,随机初始化K个聚类中心(簇中心) 计算每个数据到簇中心的距离,并把该数据归为离它最近的簇。 根据得到的簇,重新计算簇中心。 对2、3 进行迭代直至簇中心不再改变或者小于指定阈值。 二、KMeans实现过程中需要注意的地方 ...
C.只需要满足两者的其中一个条件,就可以停止k-means C.如果Step4没有结束k-means,就再执行step2-step3-step4 D.如果Step4结束了k-means,则就打印(或绘制)簇以及质心 四.python实现+代码详解 以下是python得实例代码以及代码的详解,应该可以理解的。