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 = KMeans(init="k-means++",n_clusters=clusters,random_state=28) t0 = time.time() 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 ...
上述代码中,我们首先使用make_blobs函数生成模拟数据,然后使用KMeans算法进行聚类分析。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,...
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=28) t0 = time.time...
linspace(0,1,len(unique_lables))) for k,col in zip(unique_lables,colors): x_k=X[labels==k] plt.plot(x_k[:,0],x_k[:,1],'o',markerfacecolor=col,markeredgecolor="k", markersize=14) plt.title('data by make_moons()') plt.show() 单标签 make_blobs 产生多类数据集,对每个类的...
KMeans的核心任务就是根据我们设定好的K,找出K个最优的质心,并将离这些质心最近的数据分别分配到这些质心代表的簇中去。 具体过程可以总结如下: 1.随机抽取K个样本作为最初的质心 2.开始循环: 2.1 将每个样本点分配到离他们最近的质心,生成K个簇 2.2 对于每个簇,计算所有被分到该簇的样本点的平均值作为新的质...
KMeans类从sklearn.cluster模块导入。 numpy用于数据处理。 matplotlib.pyplot用于数据可视化。 准备数据: 可以使用Scikit-learn自带的数据集,如make_blobs,或者自定义数据集。 创建KMeans对象: 通过指定n_clusters参数来设置要形成的簇的数量。 可以根据需要调整其他参数,如init、max_iter等。 拟合模型: 使用fit方法对...
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: ...
三、聚类生成器 make_blobs 对于中心和各簇的标准偏差提供了更好的控制,可用于演示聚类。 1.使用语法 sklearn.datasets.make_blobs( n_samples=100,# 样本数量n_features=2,# 特征数量centers=None,# 中心个数 intcluster_std=1.0,# 聚簇的标准差center_box(-10.0,10.0),# 聚簇中心的边界框shuffle=True,#...
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=None, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 1 函数参数: 1.n_samples:可以是int,也可以是数组, 可选参数 (default=100) 如果为int,则表示所有簇的样本总数,这个总数在簇之间平均分配。 如...