使用 MiniBatchKMeans 进行K-Means聚类,并通过评估指标 Calinski-Harabasz (CH) 分数选择最佳聚类数目K。该分数越高,聚类效果越好。通过循环计算不同K值对应的CH分数,找到最佳K值。利用最佳K值对数据进行聚类,并输出每个簇中前4个特征值最高的关键词及其特征值,从而揭示每个聚类中主要的书名特征。通过这
K-Means聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个簇(cluster),使得簇内的数据点彼此之间尽可能相似,而簇间的数据点尽可能不同。K-Means算法的目标是最小化簇内数据点到簇中心的距离之和。 我们需要使用nltk组件调用K-Means算法。 pip install nltk 定义一个函数方法,获取K-Means聚类。 fromnltk.clus...
1、使用 K-means 模型进行聚类,尝试使用不同的类别个数 K,并分析聚类结果。 2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集,至少尝试 3 个不同的 K 值,并画出不同 K 下 的聚类结果,及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论,发现能解释数据的最好的 K 值。 二、算法原理 首先...
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 max_iterations = 运行算法的最大迭代次数 ...
K-means聚类是一种无监督学习算法,用于将数据点划分为K个不同的簇(cluster)。每个簇内的数据点彼此相似,而不同簇之间的数据点则具有较大的差异。K-means算法的目标是最小化每个簇内数据点与其质心(centroid)之间的距离之和。 在Python中,可以使用Sklearn库来实现K-means聚类。以下是使用Sklearn库实现K-means聚类...
(1)选择数据集的前K个样本做初始中心点 (2)选择随机K个样本点作为初始聚类中心 发现两者都可以完成聚类,我是用的是iris.csv数据集,在选择前K个样本点做数据集时,迭代次数是固定的,选择随机K个点时,迭代次数和随机种子的选取有关,而且聚类效果也不同,有的随机种子聚类快且好,有的慢且差。
Python数据分析案例-使?RFM模型与基于RFM的K-Means聚类算法实现电商? 户价值分层前? 本?通过使?真实电商订单数据,采?RFM模型与K-means聚类算法对电商?户按照其价值进?分层。 1. 案例介绍特征说明: InvoiceNo:订单编号,由六位数字组成,退货订单编号开头有字幕’C’ StockCode:产品编号,由五位数字组成 Description...
实训 使用K-Means聚类算法实现运营商客户价值分析书名: Python数据分析与挖掘实战 作者名: 翟世臣 张良均主编 本章字数: 290字 更新时间: 2025-02-08 17:44:26首页 书籍详情 目录 听书 自动阅读摸鱼模式 加入书架 字号 背景 手机阅读 举报 上QQ阅读APP看后续精彩内容 下载QQ阅读APP,第一时间看更新 登录...
本项目使用python实现机器学习K-means聚类算法,对数据进行聚类并绘图。 数据使用了boss直聘北京市大数据的数据,K-means的两个特征值选取的是每个岗位的最低薪资和最高薪资 初始质心选取了3个,即k=3、 原理 K-means算法属于八大经典的机器学习算法中的其中一种,是一种无监督的聚类算法。其中无监督是机器学习领...
本文对爬取数据的去重,采用python 语言中的 drop_duplicates()方法实现,首先利用读入需要处理的数据,再利用上面的函数,就可以删除数据集中的重复数据,最后再将处理后的数据保存在dataframe中,完成数据的去重。在去重之前数据集的样本量为22091。而数据去重后保留15462条数据。总共删除了6629条重复数据,结果展示见图。