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k mEAns python

第一种: 引用scikit-learn包 from sklearn.cluster import KMeans k = 10 # Kmeans的k值model = Kmeans(n_clusters=k)X = [[1, 2], [1, 3], [2, 1], ....] # 改成你的数据model.fit(X)# 然后就训练好了, 可以查看model的属性model.cluster_cente...

1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法,使用了迭代的思想,关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点: 复制代码 代码如下: x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]]; 使用kmea...

需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。 另一种则是根据具体的需求确定,比如说...

sklearn http://scikit-learn.org/stable/

# -*- coding: utf-8 -*-from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.externals import joblibimport numpyfinal = open('c:/test/final.dat' , 'r')data = [line.strip().split('\t') for line in final]feature = [[float(x) for x in ro...

一,K-Means聚类算法原理 k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对 象”...

K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 核心思想 通过迭代寻找k...

指定文件名 问题描述:一堆二维数据,用kmeans算法对其进行聚类,下面例子以分k=3为例。 原数据: 1.5,3.1 2.2,2.9 3,4 2,1 15,25 43,13 32,42 0,0 8,9 12,5 9,12 11,8 22,33 24,25 实现代码: [python] view plain copy #coding:utf-8 from num...

#coding=utf-8from numpy import *def loadDataSet(fileName): dataMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = map(float, curLine) dataMat.append(fltLine) return dataMat #计...

函数 loadDataSet(fileName)从文件中读取数据集distEclud(vecA, vecB)计算距离,这里用的是欧氏距离,当然其他合理的距离都是可以的randCent(dataSet, k)随机生成初始的质心,这里是虽具选取数据范围内的点kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclu...

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