model=joblib.load(model_path)returnmodel 上述的代码块实现了训练完成模型的本地化存储于加载使用。 完成上述全部工作后,就要开始模型的搭建使用了,具体如下: 代码语言:javascript 复制 defclusterModel(flag=True):''' Kmeans算法关键参数: n_clusters:数据集中类别数目DBSCAN算法关键参数: eps:DBSCAN算法参数,即我...
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...
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.predict([[0,0], [4,4]])#根据已经建模好的数据,对新的数据进行预测>>>array([0,1], dtype=int32) kmeans.cluster_centers_#输出两个质心的位置。>>>array([[1.,2.],[4.,2.]]) KMeans在sklearn.cluster的包里面,在sklearn里面都是使用fit函数进行聚类。顺便提一句,在sklearn中基本所有...
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...
K-Means算法中,需要实现确定有: 初始聚类中心的数量,距离计算公式(曼哈顿距离,欧氏距离),类簇的数量。 sklearn基础代码 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt #15个点 x1 = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 9])...
from fig_code import plot_kmeans_interactive plot_kmeans_interactive(); 算法会在合理的簇心下面得到收敛。 K-Means需要注意的地方 这个算法不能保证收敛。所以sklearn默认会使用许多随机初始化的值从而发现最佳结果。 而且簇的数量事先得确定… K-Means在数字上的应用 ...
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...
# 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...
它的基本流程是：首先随机选择K个中心点，然后分配样本到最近的中心点，接着更新中心点为新分配的样本均值，这个过程不断迭代直到中心点不再变化。在本notebook中，我们首先安装sklearn库（国内源pip install -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn... sklearn），然后引入sklearn的K-means模块。我们使用sk...