centroids = kmeans_model.cluster_centers_ plot_clusters(scaled_data, kmeans_model.labels_, centroids) 结合以上示例,我们实际上给出了如何在Python中实现KMeans算法的过程,从选择K值到数据预处理、算法运行再到评估和可视化。这个过程可以根据实际数据和业务需求进行调整。 相关问答FAQs: 1. 如何使用Python实现k-...
K-means(k-均值,也记为kmeans)是聚类算法中的一种,由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。 本文尝试梳理K-means聚类算法的基础知识体系: 首先,引出K-means的基础概念,介绍聚类算法的分类和基于划分...
进行k-means算法迭代,划分簇 :param Y: Y是对应X正确的种类 :param iterators: 算法迭代次数 :param data: 数据集(X, Y) X是测试点, :param k:最终要划分出簇的个数 :param calculate_method:计算距离使用的公式 默认为计算两点间的欧式距离,可以通过传递计算距离的方法名来更改计算距离方式 """ # 获得随...
k-means++算法是一种更智能的初始化算法,它产生更稳定的聚类,同时最大化质心与其他质心之间的距离。K-means++ 是 Scikit-learn 实现中使用的初始化算法。 # 通过从X中拾取K个样本来随机初始化K个质心 def initialize_random_centroids(K, X): """Initializes and returns k random centroids""" m, n = n...
k-means聚类分析 python 代码实现(不使用现成聚类库) 一、实验目标 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。
K-means 算法迭代步骤中的 每次确认中心点以后重新进行标记 对应 EM 算法中的 E 步 求当前参数条件下...
10.2.1算法原理 10.2.2 值选取 10.2.3 -means聚类示例代码 10.2.4 小结 10.3 -means算法求解...
简介:本文介绍了基于Python实现的k-means聚类分析算法,并通过微博考研话题的数据清洗、聚类数量评估、聚类分析实现与结果可视化等步骤,展示了该算法在文本聚类领域的应用效果。 以微博考研话题为例 思路步骤: 数据清洗: 使用pandas读取数据文件,并进行数据清洗和预处理,包括去除重复值、数据替换等。
algorithm='elkan')) # 'full'是传统的K-Means算法,'elkan'是采用elkan K-Means算法 # 用训练数据拟合聚类器模型 km1.fit(df_a_sc) # 获取聚类标签 inertia1.append(km1.inertia_) 绘图确定kkk值,这里将kkk确定为4。 plt.figure(1, figsize=(15, 6)) ...
简介: 使用Python实现K-means 算法---文章中有源码 一、实验目的 使用Python实现K-means 算法。 二、实验原理 (1)(随机)选择K个聚类的初始中心; (2)对任意一个样本点,求其到K个聚类中心的距离,将样本点归类到距离最小的中心的聚类,如此迭代n次; (3)每次迭代过程中,利用均值等方法更新各个聚类的中心点(质...