正确答案是A,B,C,D。 在使用K-Means聚类算法时,选择适当的K值非常重要,因为它决定了聚类的数量。正确选择K值可以帮助提高聚类的准确性。选择K值通常基于数据的特性,包括数据集的大小、数据的复杂程度、预期的类的数量以及数据的维度。合理的K值应该能够充分揭示数据内在的结构,同时避免过度拟合或者欠拟合的问题。反馈 ...
4. 聚类分析通常使用K-Means算法,下列不属于其算法步骤的是 ( ) A. 从数据点集合中随机选择K个点作为初始聚集中心 B. 对其余每个数据点依次判断其与K个中心
kmeans.labels_:K-Means聚类结果中的簇标签。 5. 绘制聚类结果 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=kmeans.labels_,cmap='viridis')plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:,0],kmeans.cluster_centers_[:,1],c='red',s=300)plt.show() plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cm...
对每个K值运行K-means算法,计算簇内平均距离。 绘制K值和对应的簇内平均距离的变化曲线。 找到曲线中的肘部或拐点,该点对应的K值即为最佳的聚类数量。 肘部法则的优点是简单易用,但也存在一定的主观性和不确定性。因此,在使用肘部法则时,需要综合考虑曲线的形状和趋势,并结合实际问题和数据集的特点来确定最佳的K值。
2.K-means聚类算法应用场景 3.K-means聚类算法步骤 4.K-means不适合的数据集 5.准备测试数据 6.基于python原生代码做K-Means聚类分析实验 7.使用matplotlib进行可视化输出 面对这么多内容,有同学反馈给我说,他只想使用K-Means做一些社会科学计算,不想费脑筋搞明白K-Means是怎么实现的。
摘要:在本案例中,我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据,把客户分成不同的群体,供营销团队参考并相应地制定营销策略。 本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》,作者:HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析; ...
K-means聚类是一种无监督学习算法,它将未标记的数据集分组到不同的聚类中。“K”是指数据集分组到的预定义聚类的数量。 我们将使用 Python 和 NumPy 实现该算法,以更清楚地理解这些概念。 鉴于: K = 簇数 X = 形状 (m, n) 的训练数据:m 个样本和 n 个特征 ...
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法: Idx=Kmeans(X,K) [Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) ...
编写程序,使用k-means聚类方法对已知数据进行聚类,然后对未知样本进行分类。数据自己进行模拟生成,要求为整数,样本个数至少为 100个,类别作为输入参数。 k-means 算法的基本思想:以空间k个点为中心进行聚类,对靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。最终的k各聚类具有...
聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类,聚类分析是机器学习中的一个重要任务,它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇,使得同一簇内的样本相似度较高,不同簇