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 ...
class sklearn.cluster.KMeans (n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001,precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=None, algorithm=’auto’) 1 重要参数n_clusters n_clusters是KMeans中的k,表示着我们告诉模型我们要分几...
from sklearn.cluster import KMeans KMeans(n_clusters=8 , init='k-means++' ,n_init=10 ,max_iter=300 , tol=0.0001 , precompute_distances='auto' , verbose=0 ,random_state=None , copy_x=True , n_jobs=None , algorithm='auto') ''' 参数: 1.n_clusters:整形,缺省值=8 生成的聚类数,...
sklearn.cluster.KMeans 类是 K-均值算法的具体实现,官网介绍详见:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, *, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances...
用法: fit(X[,y]): 计算k-means聚类。 fit_predictt(X[,y]): 计算簇质心并给每个样本预测类别。 fit_transform(X[,y]): 计算簇并 transform X to cluster-distance space。 get_params([deep]): 取得估计器的参数。 predict(X):predict(X) ...
用法: fit(X[,y]): 计算k-means聚类。 fit_predictt(X[,y]): 计算簇质心并给每个样本预测类别。 fit_transform(X[,y]): 计算簇并 transform X to cluster-distance space。 get_params([deep]): 取得估计器的参数。 predict(X):predict(X) 给每个样本估计最接近的簇。 score(X[,y]): 计算聚类误...
K-means算法:sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8) n_clusters:聚类中心的数量 _lables_:默认标记的类型,可以和真实值进行比较 模型评估:高内聚,低耦合(外部距离最大化,内部距离最小化) sklearn.metrics.silhouette_score(X,labels)轮廓系数 X:特征值 ...
MATLAB kmeans算法: MATLAB工具箱k-means算法 下面利用python中sklearn模块进行数据的聚类 数据集自制数据集 维度为3。 需要用到的python库: xlrd:读取Excel中的数据 pandas:数据处理 numpy:数组 sklearn:聚类 代码 代码语言:javascript 复制 importxlrdimportpandasaspdimportnumpyasnp ...
•sklearn.cluster.KMeans(): K-means聚类模型训练函数。 4. 模型评估函数 在训练完模型后,通常需要对模型进行评估,判断其在新数据上的表现。sklearn提供了多种模型评估函数,常用的有: •sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred): 计算分类准确率。 •sklearn.metrics.precision_score(y_true, ...
1. 数据集 学习算法时，我们都希望有一些数据集可以练手。Scikit learn 附带一些非常棒的数据集，如iris数据集、房价数据集、糖尿病数据集等。这些数据集非常容易获取、同时也易于理解，可以直接在其上实现ML模型。import sklearn from sklearn import datasets import pandas as pd dataset = datasets.load_iris()...