机器学习-Kmeans算法的sklearn实现 fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt# 可视化数据# 生成数据n_samples =200n_clusters =3random_state =42X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, centers=n_clusters, random_state=random_state)# 使用KMeans算法...
在sklearn中KMeans通常使用簇内平方(Inertia)和来衡量簇内的距离。 实现步骤如下: 1、随机抽取K个样本作为最初的质心 2、开始循环: 2.1、将每个样本点分配到离他们最近的质心,生成K个簇 2.2、对于每个簇,计算所有被分到该簇的样本点的平均值作为新的质心 3、当质心的位置不再发生变化,迭代停止,聚类完成。 实...
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...
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。
前言:调用sklearn.cluster包中Kmeans库实现k-means聚类算法,本文举一个简单的例子介绍如何使用。 一、概念 K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法,其认为两个目标的距离越近,相似度越大。 二、算法步骤 1、选择初始化的 k 个样本作为初始聚类中心 ...
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...
K_means 基本K-Means算法的思想很简单,事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,知道质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及...
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, ...
if y_kmeans[i] == 0: plt.scatter(x[i, 0], x[i, 1], s=15, c='red') elif y_kmeans[i] == 1: plt.scatter(x[i, 0], x[i, 1], s=15, c='blue') elif y_kmeans[i] == 2: plt.scatter(x[i, 0], x[i, 1], s=15, c='green') ...
【sklearn练习】KMeans --- iris(鸢尾花)数据集聚类评估,文章目录一、数据集探索二、数据预处理三、构建模型获取结果四、聚类结果可视化五、聚类模型评估①轮