原文:Python 混合數據聚類k-prototypes算法的應用

一 k prototypes算法 k prototypes算法在聚類的過程中,是將數據的數值型變量和類別型變量拆開,分開計算樣本間變量的距離,再將兩者相加,視為樣本間的距離。 k prototypes聚類的准則就是使用一個合適的損失函數去度量數值型和分類變量對原型的距離 二 k prototypes算法步驟: .隨機選取k個初始原型 中心點 .針對數據集中的每個樣本點,計算樣本點與k個原型的距離 ...

2020-10-14 17:01 2 1331 推薦指數:

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k-prototypes聚類算法

1 k-prototypes聚類 https://github.com/nicodv/kmodes.git 1 k-prototypes算法 K-prototype是K-means與K-modes的一種集合形式,適用於數值類型與字符類型集合的混合數據k-prototypes算法聚類 ...

Thu Feb 10 22:19:00 CST 2022 0 3137
Python數據分析筆記:聚類算法K均值

我們之前接觸的所有機器學習算法都有一個共同特點,那就是分類器會接受2個向量:一個是訓練樣本的特征向量X,一個是樣本實際所屬的類型向量Y。由於訓練數據必須指定其真實分類結果,因此這種機器學習統稱為有監督學習。 然而有時候,我們只有訓練樣本的特征,而對其類型一無所知。這種情況,我們只能 ...

Thu Nov 02 02:12:00 CST 2017 0 2974
k-means聚類算法python實現

K-means聚類算法 算法優缺點: 優點:容易實現缺點:可能收斂到局部最小值,在大規模數據集上收斂較慢使用數據類型:數值型數據 算法思想 k-means算法實際上就是通過計算不同樣本間的距離來判斷他們的相近關系的,相近的就會放到同一個類別中去 ...

Fri Nov 28 08:53:00 CST 2014 8 65141
鳶尾花K-means聚類算法_python數據分析與機器學習

采用的算法K-means即均值聚類,是一種容易上手的聚類機器學習算法。 鳶尾花概述鳶尾花(iris)是一種常見溫帶植物。鳶尾屬(拉丁學名:Iris L.),單子葉植物綱,百合目,鳶尾科多年生草本植物,有塊莖或匍匐狀根莖;葉劍形,嵌疊狀;花美麗,狀花序或圓錐花序;花被花瓣狀,有一長或短 ...

Thu Dec 31 08:17:00 CST 2020 0 470
基於python3的可視化數據聚類系統(k-means算法k-中心點算法

1、用戶界面 1)點擊讀取文件按鈕,讀取到的文件如下圖所示: 數據聚類系統讀取文件 數據聚類系統導入文件 2)設置簇的個數,這里設置成2,並選擇K-means聚類算法,顯示的結果如下圖: 數據聚類系統運行K-means聚類算法 3)設置簇的個數,這里設置成2,並選擇 ...

Wed Mar 11 02:23:00 CST 2020 0 3547
數據挖掘-聚類分析(Python實現K-Means算法

概念: 聚類分析(cluster analysis ):是一組將研究對象分為相對同質的群組(clusters)的統計分析技術。聚類分析也叫分類分析,或者數值分類。聚類的輸入是一組未被標記的樣本,聚類根據數據自身的距離或者相似度將其划分成若干個組,划分的原則是組內距離最小化而組間(外部)距離最大化 ...

Thu Jul 19 20:06:00 CST 2018 0 39441
聚類算法(K-means聚類算法)

數據分析挖掘過程中常用的聚類算法有1.K-Means聚類,2.K-中心點,3.系統聚類. 1.K-均值聚類在最小誤差基礎上將數據划分為預定的類數K(采用距離作為相似性的評價指標).每次都要遍歷數據,所以大數據速度慢 2.k-中心點,不采用K-means中的平均值作為簇中心點,而是選中 ...

Sun May 13 23:37:00 CST 2018 0 2470
EM算法及其應用K-means 與 高斯混合模型

EM算法及其應用(一) EM算法及其應用(二): K-means 與 高斯混合模型 上一篇闡述了EM算法的主要原理,這一篇來看其兩大應用 —— K-means 與 高斯混合模型,主要由EM算法的觀點出發。 K-means K-means的目標是將樣本集划分為K ...

Tue Aug 07 01:53:00 CST 2018 0 4414
 
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