k_means.fit(X)#模型训练 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...
k_means.fit(X) #模型训练 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...
上个月发布了《社交媒体话题文本分词后用sklearn的kmeans算法做聚类分析》,我们将采集得到的知乎二舅话题的excel,导入到Gooseeker文本分词和情感分析软件,经自动分词后,导出“分词效果表”excel。基于自动分词的“分词效果表”,我们在python下使用sklearn库进行k-means聚类实验,并做了两个实验: 实验1. 人工直接设置K...
(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2)fig.set_size_inches(18,7)ax1.set_xlim([-0.1,1])ax1.set_ylim([0,X.shape[0]+(n_clusters+1)*10])clusterer=KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=10).fit(X)cluster_labels=
kmeans_model=KMeans(n_clusters=t).fit(X)#print kmeans_model.labels_:每个点对应的标签值fori,linenumerate(kmeans_model.labels_): plt.plot(x1[i],x2[i],color=colors[l], marker=markers[l],ls='None') plt.xlim([0,10]) plt.ylim([0,10]) ...
kmeans_model = KMeans(n_clusters=clusters).fit(X) #打印聚类结果 print('聚类结果:', kmeans_model.labels_) #聚类结果: [1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2] #画图 colors = ['black', 'green', 'red'] markers = ['o', 's', 'D'] ...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
二、sklearn中的KMeans算法 聚类算法位于sklearn中有的cluster包下 用法如下：import sklearn.cluster as sc #导入聚类算法包n_clusters = 3 #质心数设定为3#训练数据cluster = sc.KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X)y_pred = cluster.labels_ #获取结果print(y_pred) #打印结果 三、...
MeanShift算法,又被称为均值漂移算法。与K-Means算法一样,都是基于聚类中心的聚类算法,不同的是,MeanShift算法不需要事先制定类别个数k。 参考: Dorin Comaniciu和Peter Meer,“均值变换:一种用于特征空间分析的可靠方法”。 (Dorin Comaniciu and Peter Meer, “Mean Shift: A robust approach toward feature space...
lmplot('X1', 'X2', hue='C', data=data_with_c, fit_reg=False) plt.show() 结果1 2.调用sklearn K_means的包直接使用 from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import scipy.io as sio mat = sio...