1. 随机选取K个点。 2. 计算每个点到K个质心的距离,分成K个簇。 3. 计算K个簇样本的平均值作新的质心 4. 循环2、3 5. 位置不变,距离完成 2, 第三方库 本notebook使用了sklearn库做k-means算法实验。 如果未安装,请先使用下面的命令安装sklearnm库,再运行实验本notebook: pip install -ihttps://py...
整体来看,上述两个数据集KMeans的综合表现优于DBSACN模型,不过这个只是一个简单的实验说明,就是为了熟练一下这两种常用聚类模型的使用,记录学习一下。
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pre2)# plt.show()print(calinski_harabaz_score(X, y_pre2))# 6154.881371748304#使用MiniBatchKMeans 类, 使用batch size为200fromsklearn.clusterimportMiniBatchKMeansforindex, kinenumerate((2,3,4,5)): plt.subplot(2,2, index+1) y_pre = MiniBatchKMe...
kmeans_model = KMeans(n_clusters = k).fit(X) print('类簇中心的坐标点: ', kmeans_model.cluster_centers_ ) #类簇中心大小为(k, 2) #计算各对象离各类簇中心的欧氏距离,生成距离表,大小为(15, k) distances_point = cdist(X, kmeans_model.cluster_centers_, 'euclidean') #提取每个对象到其...
numpy:numpy里面主要是矩阵的运算和数据的处理的内容,和sklearn搭配使用。 matplotlib:matplotlib库是用来绘图的。 回到顶部 2. K-Means参数 n_clusters : 聚类的个数k,default:8. init : 初始化的方式,default:k-means++ n_init : 运行k-means的次数,最后取效果最好的一次, 默认值: 10 ...
在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans类中。使用KMeans进行聚类分析时,需要关注以下几个关键参数: n_clusters:整数,指定要形成的聚类数目。 init:字符串或ndarray,指定初始质心。默认为’k-means++’,表示使用k-means++算法进行初始化。 n_init:整数,指定用不同的质心初始化方法运行算法的次数。默认为...
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 ...
在sklearn中,可以使用scipy.spatial.KDTree来计算欧几里得距离,也可以使用其他距离计算方法,例如曼哈顿距离、切比雪夫距离等。 2.传递自定义距离计算函数给kmeans算法 在sklearn中,我们可以通过将自定义距离计算函数传递给kmeans算法来实现自定义距离计算。具体而言,我们可以在kmeans算法的参数中设置"metric"属性,并将其...
KMeans类通过init参数提供了三种设置初始簇中心的方法,分别为k-means++、random和用户指定。KMeans类通过init参数提供了三种设置初始簇中心的方法,分别为k-means++、random和用户指定。 random是由算法随机产生簇中心。 用户指定是通过一个ndarray数组将用户设置好的初始簇中心传入算法。
# 3.构建KMeans聚类模型 cluster=KMeans(n_clusters=3,random_state=123).fit(x_) # 3.1 获取聚类质心 center=cluster.cluster_centers_ # [[0.75733298 0.79374354 0.69419238 0.73003765 0.76950062 0.36757645, 0.75709318], [0.1233337 0.17513685 0.37817899 0.18671025 0.16252742 0.49856915, 0.27928792], [0.38349003...