聚类-K均值

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聚类--K均值算法

import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() x = iris.data[:,1] y = np.zeros(150) def initcenter(x,k): #初始聚类中心数组 return x[0:k].reshape(k) def nearest(kc,i): #数组中的值,与聚类中心最小距离所在类别的索引号 d = (abs(kc-i)) w = np.where(d == np…

第八次作业：聚类--K均值算法：自主实现与sklearn.cluster.KMeans调用

import numpy as np x = np.random.randint(1,100,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 def initcenter(x,k): return x[:k] kc = initcenter(x,k) kc def nearest(kc,i): d=(abs(kc-i)) w=np.where(d==np.min(d)) return w[0][0] kc = initcenter(x,k) nearest(kc,56) def x…

聚类--K均值算法：自主实现与sklearn.cluster.KMeans调用

1.用python实现K均值算法 import numpy as np x = np.random.randint(1,100,20)#产生的20个一到一百的随机整数 y = np.zeros(20) k = 3 print(x) print(y) def initcenter(x,k):#初始化聚类中心数组 return x[0:k].reshape(k) kc = initcenter(x,k) print(kc) def nearest(kc, i):#定义函数求出kc与i之差最小的数的坐…

数据来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/seeds 15.26 14.84 0.871 5.763 3.312 2.221 5.22 Kama 14.88 14.57 0.8811 5.554 3.333 1.018 4.956 Kama 14.29 14.09 0.905 5.291 3.337 2.699 4.825 Kama 13.84 13.94 0.8955 5.324 3.379 2.259 4.805 Kama 16.14 14.99…

【机器学习笔记五】聚类 - k均值聚类

参考资料: [1]Spark Mlib 机器学习实践 [2]机器学习 [3]深入浅出K-means算法 http://www.csdn.net/article/2012-07-03/2807073-k-means 一.概念 K-means聚类是在无监督的情况下,将样本数据进行聚类.以2均值聚类的算法为例: 1.在样本中选择两个初始化中心点: 2.计算所有样本到这两个中心点的距离,并以此为基准将样本分为两类: 3.将中心点移到这类样本的新中心点: 4.重复2.3步骤直到满足要求: K-means…

探索sklearn | K均值聚类

1 K均值聚类 K均值聚类是一种非监督机器学习算法,只需要输入样本的特征 ,而无需标记. K均值聚类首先需要随机初始化K个聚类中心,然后遍历每一个样本,将样本归类到最近的一个聚类中,一个聚类中样本特征值的均值作为这个聚类新的聚类中心,聚类中心的改变,又会改变样本的类别,如此循环往复,直至每一个样本的类别稳定后,也就是聚类中心不再改变是,完成. 我还是以我们熟悉地鸢尾花数据集来举例子 2 对样本进行聚类 sklearn对于所有的机器学习算法有一个一致的接口,一般需要以下几个步骤来进行学习初始化分…

基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法（附MATLAB版源代码）

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全…