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 收...
在使用KMeans算法时,**肘部原理**通过绘制不同k值对应的聚类结果的**总惯性(inertia)**折线图来选择最佳k值。总惯性是样本到其最近聚类中心的欧式距离平方和。选项中需判断哪一个指标与此相关: - **A. 迭代次数**:表示算法收敛所需的次数,与k值选择无关。 - **B. 兰德指数**:用于有监督评估聚类与真实标...
我们将 unit8 值转换为浮点型,因为这是 OpenCV k-means 方法的要求。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 vectorized=np.float32(vectorized) 我们将以 k = 3 进行聚类,因为如果你看上面的图像,它有 3 种颜色:绿色的草地和森林、蓝色的大海和绿蓝色的海岸。 定义标准、簇数 (K) 并应用 k...
聚类分析是一种无监督学习方法,通常用于数据的分组。在本示例中,我们将使用K-means聚类算法对iris数据集进行聚类,尝试将鸢尾花数据集分为不同的簇,来进行聚类分析。 目标: 使用K-means算法进行聚类 评估聚类效果 可视化聚类结果 步骤1: 加载数据并准备数据 # 加载数据集 data(iris) # 只选择数值型变量进行聚类 i...
(大家可以使用上面推荐的网站进行尝试)例如: 预期效果: 实际效果: 四、案例:使用K-Means对不同品牌啤酒聚类分析 import pandas as pd beer = pd.read_csv("./data.txt", sep=" ") X = beer[["calories","sodium","alcohol","cost"]] # 机器学习(K-Means聚类) km2 = KMeans(n_clusters=2).fit(...
kmeans.cluster_centers_[:, 0]和kmeans.cluster_centers_[:, 1]分别是聚类中心的第一个和第二个特征值。 c='red':使用红色表示聚类中心。 s=300:设置聚类中心的大小。 plt.show():显示图形。 通过以上步骤,我们生成了一组二维数据,使用K-Means算法对数据进行聚类,评估了聚类效果并可视化了聚类结果。
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; 掌握如何使用pandas载入、查阅数...
Python使用K-means聚类算法进行分类案例一则 K-means算法是经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一,其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类。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个聚类具有以下特点:各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类...
在使用 Kmeans 算法进行聚类时,可以利用肘部原理观察 _ 折线图来选择 k 值。A.迭代次数B.兰德指数C.轮廓系数D.欧式距离
仅仅只是从客户消费金额来分析客户是否流失,有时可能会成为曲解客户的行为。那如何实现对用户的精细化运营,达到最有效的客户召回方式呢?本文详细解析了使用RFM模型和K-means聚类实现更有效的客户分层,感兴趣的童鞋快来看看吧。 01 业务背景 不同的客户具有不同的客户价值,采取有效的方法对客户进行分类,发现客户的内在...