K-Means是典型的聚类算法,K-Means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。 步骤 创建k个点作为起始质心。 计算每一个数据点到k个质心的距离。把这个点归到距离最近的哪个质心。 根据每个质心所聚集的点,重新更新质心的位置。 重复
实例代码 K-Means聚类 案例:鸢尾花分类 importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.metricsimportsilhouette_score, silhouette_samples, calinski_harabasz_score, adjusted_rand_scoreiris = load_iris(...
k-means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为k个簇.让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大. 如果用数据表达式表示,假设簇划分为(c1,c2,...ck),则我们的目标是最小化平方误差sse(sum of the squared error) s s e = ∑ i = 1 k ∑ x ∈ c...
对于kMeans和biKmeans的实现,参考了scikit-learn中kMeans的实现,将它们封装成类。 n_clusters —— 聚类个数,也就是k initCent —— 生成初始质心的方法,'random'表示随机生成,也可以指定一个数组 max_iter —— 最大迭代次数 class kMeans(object): def __init__(self, n_clusters=10, initCent='random...
java鸢尾花KMeansPlusPlusClusterer 鸢尾花分类识别 鸢( yuān )尾花种类预测 使用K-Nearest Neighbor(KNN)算法对鸢尾花的种类进行分类,并测量花的特征。 鸢尾花种类 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。关于数据集的具体介绍:...
机器学习分类KMeans-鸢尾花数据分类数据可视化.pdf,机器学习分类KMeans-鸢尾花数据分类数据可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhou
K-means算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。 其算法思想大致为:先从样本集中随机选取 k个样本作为簇中心,并计算所有样本与这 k个“簇中心”的距离,对于每一个样本,将其划分到与...
kNN(k-nearest neighbors),中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事:如果要了解一个人的经济水平,只需要知道他最好的5个朋友的经济能力, 对他的这五个人的经济水平求平均就是这个人的经济水平。这句话里面就包含着kNN的算法思想。 示例:如上图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于...
importnumpy as np#矩阵计算函数库importmatplotlib.pyplot as plt#可视化图像frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#3维图fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法fromsklearnimportdatasets#鸢尾花数据集np.random.seed(5)#设置随机种子,5个数,用于K-means聚类算法的初始化centers= [[1, 1], [-1, -1]...
i=0;foriinrange(0,ignore): file.readline();##print(i);##print(file.readline());forlineinfile.readlines(): file_content+=line;finally:iffile: file.close();#print(file_content);returnfile_content;pass; 四 参考文献 [1]K-NN和K-Means算法...