1.1 KMeans算法关键概念:簇与质心 簇:KMeans算法将一组N个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇,直观上看是一组一组聚集在一起的数据,在一个簇中的数据就认为是同一类。簇就是聚类的结果表现。 质心:簇中所有数据的均值U通常被认为这个簇的“质心”。 1.2 KMeans算法的实现原理 KMeans聚类算法实现的原理就是...
现在是时候应用我们的K-Means聚类算法了。我们很幸运，Scikit-Learn很好地实现了K-Means算法，我们将使用它。因为我们知道我们要将文本分为3类（每个城市一个），所以我们将K值定义为3。kmeans = KMeans（n_clusters = 3）.fit（tfidf）print（kmeans）＃输出：[0 1 2]简而言之，这3个值就是我们的3个类。
clf = KMeans(n_clusters=3) 5)拟合模型开始聚类 ydata = clf.fit_predict(data1) 6)获取聚类标签 label_clf = clf.labels_ print(label_clf) out: 7)获取聚类中心、并保存为DataFrame center = clf.cluster_centers_ df_center = pd.DataFrame(center, columns=['x', 'y']) 8)按标签将聚类后的数...
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score 2. 取部分特征作散点图 取它的petal length(花瓣长)、petal width(花瓣宽)作为特征作图 plt.scatter(iris_X[:...
s(k)=tr(Bk)tr(Wk)m−kk−1 Bk为类间协方差矩阵,Wk为类内协方差矩阵。类间距离越大,类内距离越小,效果越好。也就是说上式越大,聚类效果越好。 7.sklearn实现k-means #生成数据 # X为样本特征,Y为样本簇类别,共1000个样本,每个样本2个特征,对应x和y轴,共4个簇, ...
Python sklearn实现SVM鸢尾花分类 Pytorch 基于LeNet的手写数字识别 Pytorch 基于AlexNet的服饰识别(使用Fashion-MNIST数据集) 本文目录 准备 1.导入相关包 2.直接从sklearn.datasets中加载数据集 3.绘制二维数据分布图 4.实例化K-means类,并且定义训练函数 ...
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起始本质就是得到特征矩阵之后在对特征矩阵执行 聚类 代码如下(jupyter运行) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import heapq from sklearn.cluster import KMeans import sklearn import pyamg #参数初始化 N=20 #用户数 ...
(A,axis=1) #kmeans参数设置 core=np.array([[0,0,0,0,0], [1,1,1,1,1]]) kmeans=KMeans(n_clusters=2,init=core,n_init=1,max_iter=100,tol=0.001) #聚类 kmeans.fit(B.T) #输出聚类标签 print(kmeans.labels_) #输出聚类中心坐标,行表示聚类中心,列表示聚类中心的分量 print(kmeans....
K-means聚类是一种无监督学习算法,用于将数据点划分为K个不同的簇(cluster)。每个簇内的数据点彼此相似,而不同簇之间的数据点则具有较大的差异。K-means算法的目标是最小化每个簇内数据点与其质心(centroid)之间的距离之和。 在Python中,可以使用Sklearn库来实现K-means聚类。以下是使用Sklearn库实现K-means聚类...