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。
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=KMeans(n_clusters=3,random_state=123,n_jobs=4).fit(iris_datascale) result=kmeans.predict([[5.6,2.8,4.9,2.0]]) ## 这里有点小问题,就是预测的数据需要使用和训练数据同样的标准化才行。 print(result) #简答打印结果 r1=pd.Series(kmeans.labels_).value_counts() r2=pd.DataFrame(kmean...
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_size=batch_size,random_state=28) t0 = time.time() ...
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...
X,kmeans.cluster_centers_,"euclidean"),axis=1))/X.shape[0]) plt.plot(K,meandistortions,'bx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度',fontproperties=font) plt.title(u'用肘部法则来确定最佳的K值',fontproperties=font) # 聚类效果的评价 ...
机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法 一、关于聚类及相似度、距离的知识点 二、k-means算法思想与流程 三、sklearn中对于kmeans算法的参数 四、代码示例以及应用的知识点简介 (1)make_blobs:聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center...
聚类:将相似对象自动分组,常用的算法有:k-Means、 spectral clustering、mean-shift,常见的应用有:客户细分,分组实验结果。 聚类 降维:减少要考虑的随机变量的数量,常见的算法有:PCA(主成分分析)、feature selection(特征选择)、non-negative matrix factorization(非负矩阵分解),常见的应用有:可视化,提高效率。