鸢尾花(iris)是一种常见温带植物。鸢尾属(拉丁学名:Iris L.),单子叶植物纲,百合目,鸢尾科多年生草本植物,有块茎或匍匐状根茎;叶剑形,嵌叠状;花美丽,状花序或圆锥花序;花被花瓣状,有一长或短的管,外弯,花柱分枝扩大,花瓣状而有颜色,外展而覆盖着雄蕊;子房下位,胚珠多数,果为蒴果。本属模式种:德国鸢尾(Iri...
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚...
fisheriris——鸢尾花数据集(意为fisher算法的iris数据集),是一类多重变量分析的数据集,样本数量150个,每类50个。通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa(山鸢尾),Versicolour(杂色鸢尾),Virginica(维吉尼亚鸢尾))三个种类中的哪一类。 鸢尾花完整数据集放在文末。 PART2——画出数...
K-Means聚类算法即K均值算法,是一种迭代求解的聚类分析算法,是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程。给定一个数据点集合和需要的聚类数目K,K由用户指定,K均值算法根据某个距离函数反复把数据分入K个聚类中。 K均值算法优势在于它速度很快,原理简单、易于操作,但是也有缺点:(1)必须选择有多少...
为了对鸢尾花数据进行k-means算法聚类并使用matplotlib绘制聚类结果图,我们可以按照以下步骤进行: 1. 加载鸢尾花数据集 首先,我们需要加载鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是机器学习和统计学中常用的一个数据集,包含了150个鸢尾花样本,每个样本有4个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度)以及对应的类别标签(Setosa...
x sse也是聚类的目标函数,两次运行k-means算法产生的两个不同的簇集,选sse最小的那个 3.4 k-means实现过程 in [6] #法一:直接手写实现 #欧氏距离计算 def disteclud ( x,y ): return np.sqrt(np. sum ((x-y)** 2 )) #计算欧氏距离 #为给定数据集构建一个包含k个随机质心centroids的集合 def ...
plot(PCA, y = PC1, x = PC2,col = "预测\n聚类", caption = "鸢尾花数据的前两个主成分,椭圆代表90%的正常置信度,使用K-means算法对2个类进行预测") + 向下滑动查看结果▼ 点击标题查阅往期内容 R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析 左右滑动查看更多 ...
k_means = KMeans(x_train,num_clusters) centroids,closest_centroids_ids = k_means.train(max_iterations) #对比结果 plt.figure(figsize=(12,5)) plt.subplot(1,2,1) foriris_typeiniris_types: plt.scatter(data[x_axis][data['Species'] == iris_type], data[y_axis][data['Species'] == ...
其基本思想是将数据集中的样本划分到K个不同的簇中,使得同一个簇内的样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不同。本文将以MATLAB为工具,详细介绍如何使用K-means聚类算法对鸢尾花数据集进行分析。 二、鸢尾花数据集介绍 鸢尾花数据集是机器学习领域中常用的一个多类分类数据集,由弗朗索瓦·奥莱于1936年首次...
python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）⼀.分散性聚类(kmeans)算法流程:1.选择聚类的个数k.2.任意产⽣k个聚类，然后确定聚类中⼼，或者直接⽣成k个中⼼。3.对每个点确定其聚类中⼼点。4.再计算其聚类新中⼼。5.重复以上步骤直到满⾜收敛要求。（通常就是确定的中⼼点不再改变...