km_batch = time.time()-t0#使用kmeans训练数据消耗的时间 print("K-Means算法模型训练消耗时间:%.4fs"%km_batch) #构建mini batch kmeans算法 batch_size =100#采样集的大小 mbk = MiniBatchKMeans(init="k-means++",n_clusters=clusters,batch_siz
在Python的Scikit-learn库中,KMeans聚类算法的实现非常直接和方便。以下是使用Scikit-learn实现KMeans聚类算法的步骤和示例代码。 步骤 导入必要的库: KMeans类从sklearn.cluster模块导入。 numpy用于数据处理。 matplotlib.pyplot用于数据可视化。 准备数据: 可以使用Scikit-learn自带的数据集,如make_blobs,或者自定义数据...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.clusterimportKMeans kme=KMeans(n_clusters=10)model=kme.fit(x_train,y_train)y_pre=kme.predict(x_test) 模型评估 ARI指标 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.metricsimportadjusted_rand_scoreadjusted_rand_...
4. Sklearn代码解读之k-means聚类算法 1. 聚类任务 “无监督学习”(unsupervised learning)可以对无标记数据进行训练获取其内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,其中聚类(clustering)是最常用、应用最广的任务。聚类是一种将划分类别未知的数据集自动形成簇结构的方法,聚类既能作为一个单独过程用于寻找数据内在的...
Kmeans聚类算法的Sklearn实现 Kmeans聚类算法的Sklearn实现 ⼀、KMeans算法原理 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...
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...
kmeans.fit(X)# 输出聚类结果print("Cluster labels:", kmeans.labels_)print("Cluster centers:", kmeans.cluster_centers_) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y, cmap='viridis', label='Points') plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0], kmeans.cluster_centers_[:,1], c='red', marker...
代码: #导入sklearn相关包以及cluster下的Kmeans算法模块 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def loadData(filePath): fr = open(filePath,'r+') lines = fr.readlines() retData = [] retCityName = [] for line in lines: ...
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 ...