上述代码中,我们首先使用make_blobs函数生成模拟数据,然后使用KMeans算法进行聚类分析。通过predict方法获取每个样本的聚类标签,并使用scatter函数绘制聚类结果。最后,将聚类中心以黑色点的形式绘制在图表中。 四、注意事项 在使用KMeans算法时,需要根据实际数据选择合适的聚类数目n_clusters。聚类数目过少可能导致信息丢失,...
# Python脚本# 导入需要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportpairwise_distances_argminfromsklearn.datasetsimportload_sample_imagefromsklearn.utilsimportshuffle# 导入数据,探索数据china=load_sample_image("china.jpg")chinachina.dtypechina.shapechi...
mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_ print ("K-Means算法聚类中心点:\ncenter=", k_means_cluster_centers) print ("Mini Batch K-Means算法聚类中心点:\ncenter=", mbk_means_cluster_centers) order = pairwise_distances_argmin(k_means_cluster_centers, mbk_means_cluster_centers) #效果...
Mini Batch K-Means算法:adjusted_rand_score评估函数计算结果值:0.69544;计算消耗时间:0.001s K-Means算法:v_measure_score评估函数计算结果值:0.67529;计算消耗时间:0.004s Mini Batch K-Means算法:v_measure_score评估函数计算结果值:0.65055;计算消耗时间:0.004s K-Means算法:adjusted_mutual_info_score评估函数计算...
6.1 对文本进行kmeans聚类 6.2 输出每个簇群去重后的关键词 6.3 可视化 7 实验二:使用“手肘法”确定最佳的K值 7.1 执行“手肘法” 7.2 对文本进行kmeans聚类 7.3 输出每个簇群去重后的关键词 7.4 可视化 8 总结 【注意】本文的目的是演示怎样用Python编程实现kmeans聚类。如果想直接使用现成的软件,那么直接使用Go...
2. KMeans参数说明 3. 代码及结果 4 聚类结果可视化 5. 评价聚类模型 5.1 评价体系 5.2 FMI评价法 5.3 轮廓系数 5.4 Calinski-Harabasz指数评价 1. 数据 采用sklearn自带数据集,鸢尾花数据集。 ‘sepal length (cm)’, ‘sepal width (cm)’, ‘petal length (cm)’, 'petal width (cm)'分别是花瓣长度...
#coding:utf-8#我们计算K值从1到10对应的平均畸变程度:fromsklearn.clusterimportKMeans#用scipy求解距离fromscipy.spatial.distanceimportcdist K=range(1,10) meandistortions=[]forkinK: kmeans=KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(X) meandistortions.append(sum(np.min( ...
K-Means聚类算法是一种迭代聚类算法，它试图将数据点准确分配给我们预定义的K个聚类中的一个聚类。与其他任何聚类算法一样，它试图使一个聚类中的项目尽可能相似，同时也使聚类之间彼此尽可能不同。通过确保群集中的数据点与该群集的质心之间的平方距离之和最小。群集的质心是群集中所有值的平均值。也可以从本段...
其中的kmeans算法是一种常用的聚类算法,用于将数据集分成不同的簇。 1.2 kmeans算法原理 kmeans算法的原理是通过不断迭代,将数据集划分成k个簇,使得每个数据点都属于距离最近的簇中心。具体来说,kmeans算法的步骤包括:初始化簇中心、分配数据点到最近的簇中心、更新簇中心,直至收敛。 1.3 sklearn kmeans的用途 ...