1.jupyter notebook已经把k-means方法封装好了 只需要调用即可(这里我们选着k值为3) estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(X) # 聚类 2.k-means代码细节 class KMeans(object): def __init__(self, input_data, k): # data是一个包含所有样本的numpy数组 # data示例,每行...
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聚类的步骤: 导入所需的库和模块。 准备数据集。 创建K-means模型并设置参数。 训练模型并进行预测。 可视化结果。 以下是具体的代码实现: # 导入所需的库和模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportK...
fromsklearn.clusterimportKMeanskm=KMeans(4)# 获得4个质心x=test[['xx','yy']]km.fit(x)# 训练模型test['cluster_k4']=km.predict(x)# 分类完成test.sample(8)# 查看数据分类后的情况g=sns.FacetGrid(test,hue='cluster_k4',size=9)g.set(xlim=(-6,6),ylim=(-6,6))g.map(plt.scatter,'...
基本K-Means算法的思想很简单,事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数,首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,知道质心不再改变,最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质...
sklearn 库是最为常用且经典的机器学习库,里面封装了许多机器学习算法,此篇文章使用此库中的 KMeans 算法,从而实现图像的聚类分割。 本文不讲理论,只谈应用。 引入...