通过predict方法获取每个样本的聚类标签,并使用scatter函数绘制聚类结果。最后,将聚类中心以黑色点的形式绘制在图表中。 四、注意事项 在使用KMeans算法时,需要根据实际数据选择合适的聚类数目n_clusters。聚类数目过少可能导致信息丢失,过多则可能产生过拟合。 初始质心的选择对KMeans算法的结果有一定影响。可以通过设置i...
1) 选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心; def initcenter(x, k): kc 2) 对于样本中的数据对象,根据它们与这些聚类中心的欧氏距离,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类; def nearest(kc, x[i]): j def xclassify(x, y, kc):y[i]=j 1 ...
data_length=data['data'][:,2:3]#取出鸢尾花花瓣的长度x=data_length#y=np.zeros(x.shape[0])k1=KMeans(n_clusters=3)#将其类别分为3类k1.fit(x) kc1=k1.cluster_centers_ y_kmeans=k1.predict(x)#预测每个样本的聚类索引print(y_kmeans,kc1) plt.scatter(x,np.linspace(1,150,150),c=y_k...
1、选择初始化的 k 个样本作为初始聚类中心 2、针对数据集中每个样本计算它到 k 个聚类中心的距离并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中 3、针对每个类别重新计算它的聚类中心 4、重复上面操作直到最优 三、局限性 1、K值需要人为设定 2、对初始中心敏感,不同的选取方式结果不一样 3、只能分为一类,无法...
k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法步骤: (1)从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 (2)对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)
KMeans(n_clusters=8,init=‘k-means++’) 1. 参数: n_clusters:开始的聚类中心数量 init:初始化方法,默认为k-means++ 1. 2. 例:用户对物品类别的喜好分类 需求:将PCA案例中用户数据特征(商品信息、订单与商品信息、用户的订单信息、商品所属具体物品类别)使用K-Means进行分类。
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm) 是一种迭代求解的聚类分析算法,将数据集中某些方面相似的数据进行分组组织的过程,聚类通过发现这种内在结构的技术,而k均值是聚类算法中最著名的算法,无监督学习, 步骤为:预将数据集分为k组(k有用户指定),随机选择k个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个 种子...
init:簇中心的初始化方法,可以是'k-means++'、'random'或自定义数组。 max_iter:最大迭代次数。 tol:容忍度,即算法收敛的阈值。 random_state:随机数生成器的种子,用于确保结果的可重复性。 你可以通过调整这些参数来优化K-means算法的性能和结果。 5. K-means算法的优点和局限性 优点: 实现简单,计算速度快...
首先,我们需要导入SKlearn库中的K-means模块。为了开始聚类,我们需设置聚类数(K值),这是一个超参数,决定了数据将被分成多少个类。在本例中,我们选择将数据分成四类。接着,我们将数据传递给模型进行训练,训练完成后就可以查看模型找到的聚类中心点坐标。这些中心点坐标是聚类过程中生成的重要信息,可以帮助我们了解不...
k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。 算法步骤: (1)从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 (2)对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)