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...
本文将指导你如何使用Python中的Scikit-learn库实现KMeans函数。 实现的流程 我们可以将实现过程分为以下几个步骤: 数据准备数据预处理模型训练结果可视化 每一步的详细实现 1. 数据准备 首先,我们需要准备一些样本数据。我们将使用Scikit-learn中的make_blobs来生成数据点。 fromsklearn.datasetsimportmake_blobs# 生成...
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...
1 传统K-means聚类 构造数据集 fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsX,y_true=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_state=0)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=50) fromsklearn.clusterimportKMeanskmeans=KMeans(n_clusters=4)kmeans.fit(X)y_kmeans=kmeans.pr...
最近在学习K-means算法。如果自己想写一个K-means算法的话,需要造数据集,这个时候,用sklearn中的make_blobs模块就很有用。 官方API说明 输入和输出: 输入和输出 翻译如下: n_samples是待生成的样本的总数。 n_features是每个样本的特征数。 centers表示类别数。
KMeans中默认的参数 参数1 参数2 案列一 首先我们随机创建一些二维数据作为训练集,观察在不同的k值下Calinski-Harabasz分数。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#matplotlib inlinefromsklearnimportmetricsfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs# X为样本特征,Y为样本簇类别, 共1000个样本,# ...
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,#...
点击查看:k均值算法:cluster.KMeans,cluster.k_means # 导入聚类算法模型# 导入自动创建数据的函数fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfrommatplotlibimportpyplotasplt""" make_blobs用于生成聚类函数的样本 n_samples:样本个数 ...
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...