原文:K-Means K均值聚类 python代码实现

本代码参考自:https: github.com lawlite MachineLearning Python blob master K Means K Menas.py . 初始化类中心,从样本中随机选取K个点作为初始的聚类中心点 def kMeansInitCentroids X,K : m X.shape m arr np.arange ,m 生成 m centroids np.zeros ...

2019-11-02 13:38 0 1269 推荐指数:

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k均值聚类k-means clustering)

k均值聚类k-means clustering)算法思想起源于1957年Hugo Steinhaus[1],1967年由J.MacQueen在[2]第一次使用的,标准算法是由Stuart Lloyd在1957年第一次实现的,并在1982年发布[3]。简单讲,k-means clustering ...

Mon Feb 20 19:18:00 CST 2012 0 5880
K-means聚类算法及python代码实现

K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是一样的) 1、概述 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 ...

Fri Jul 14 01:22:00 CST 2017 162 88353
K-means聚类Python实现

生物信息学原理作业第五弹:K-means聚类实现。 转载请保留出处! K-means聚类Python实现 原理参考:K-means聚类(上) 数据是老师给的,二维,2 * 3800的数据。plot一下可以看到有7类。 怎么确定分类个数我正在学习,这个脚本就直接给了初始分类了,等我学会 ...

Thu Dec 07 04:21:00 CST 2017 9 6001
K-means聚类Python 实现

K-means聚类Python 实现 K-means聚类是一个聚类算法用来将 n 个点分成 k 个集群。 算法有3步: 1.初始化– K 个初始质心会被随机生成 2.分配 – K 集群通过关联到最近的初始质心生成 3.更新 –重新计算k个集群对应的质心 分配和更新会一直重复执行直到质心 ...

Fri Dec 15 00:23:00 CST 2017 0 3122
k-means聚类算法python实现

K-means聚类算法 算法优缺点: 优点:容易实现缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去 ...

Fri Nov 28 08:53:00 CST 2014 8 65141
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。对结果进行讨论 ...

Mon Jun 01 20:32:00 CST 2020 5 3081
k-means原理和python代码实现

k-means:是无监督的分类算法 k代表要分的类数,即要将数据聚为k类; means均值,代表着聚类中心的迭代策略. k-means算法思想: (1)随机选取k聚类中心(一般在样本集中选取,也可以自己随机选取); (2)计算每个样本与k聚类中心的距离,并将样本归到距离最小的那个类中 ...

Tue Dec 17 19:38:00 CST 2019 0 302
聚类-K-Means

1.什么是K-MeansK均值算法聚类 关键词:K个种子,均值聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析(cluster analysis)的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法 ...

Wed Dec 04 17:03:00 CST 2019 0 354
 
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