由于需要海量的进行聚类,所以将 k-means 算法自我封装成一个方便利用的库,可以直接调用得到最优的 k值 和 中心点: #!/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # k-means算法 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics # sklearn官方文档 # http://scikit-learn.org/stable/mo…

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…

1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 在机器学习中有几个重要的python学习包. sklearn:sklearn里面包含了各种机器学习的算法结构 numpy:numpy里面主要是矩阵的运算和数据的处理的内容,和sklearn搭配使用. matplotlib:matplotlib库是用来绘图的. 2. K-Means参数 n_clusters : 聚类的个数k,default…

基于上面的一篇博客k-means利用sklearn实现k-means #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans # In[4]: # 加载数据 dataset = [] for line in open("data_kmeans.csv"): x, y = line…

import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.rand(100, 3) # 生成一个随机数据,样本大小为100, 特征数为3 estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 y = estimator.fit_predict(…

1.版本和安装路径 Ubuntu 14.04 Mahout_Home=/opt/mahout-0.10.1 Hadoop_Home=/usr/local/hadoop Mavent_Home=/opt/apache-mavent-3.3.3 Hadoop version=2.6.0 Mahout version=0.10.1 Mavent version=3.3.3 2.Mahout重新编译 Mahout下载:http://archive.apache.org/dist/mahout/ 在2.0…

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…

K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果. 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,之后以各个簇的记录的均值中心点取代之前的中心点,然后不断迭代,直到收敛,算法描述如下: 上面说的收敛,可以看出两方面,一是每条记录所归属的簇不再变化,二是优化目标变化不大.算法的…

一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超  2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法 目…

1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 我们在一开始的时候应该就说过,机器学习按照有无标签可以分为"监督学习"和"非监督学习". 监督学习里面的代表算法就是:SVM.逻辑回归.决策树.各种集成算法等等. 非监督学习主要的任务就是通过一定的规则,把相似的数据聚集到一起,简称聚类.我们今天讲的K-Means算法是在非监督学习比较容易理解的一个算法,也是…

sklearn ⇒ 机器学习算法和模型: theras theano TensorFlow 1. 理解模型以及函数,参数返回值的实际意义 一定要注意模型的构造函数,接收的参数列表,以及该模型本身所要解决的问题,因为在一些实现较好的框架或者库中,相似功能的类都会共享同一种接口. KMeans(sklearn.cluster.KMeans),其也有成员函数: fit:训练 ⇒ 模型的参数,其实是以及聚类的中心: predict:接收的测试样本,属于哪一个聚类中心: autoencoder,其内部对称…

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调…

https://www.pythonprogramming.net/flat-clustering-machine-learning-python-scikit-learn/ Unsupervised Machine Learning: Flat Clustering K-Means clusternig example with Python and Scikit-learn This series is concerning "unsupervised machine learning.&q…

目录 k-means k-means API k-means对Instacart Market用户聚类 Kmeans性能评估指标 Kmeans性能评估指标API Kmeans总结 无监督学习,顾名思义,就是不受监督的学习,一种自由的学习方式.该学习方式不需要先验知识进行指导,而是不断地自我认知,自我巩固,最后进行自我归纳,在机器学习中,无监督学习可以被简单理解为不为训练集提供对应的类别标识(label),其与有监督学习的对比如下: 有监督学习(Supervised Learning). 在有监督…

来源:, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto' ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中…

首先附上官网说明 [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#examples-using-sklearn-cluster-kmeans] 再附上一篇翻译文档 http://blog.csdn.net/xiaoyi_zhang/article/details/52269242 再给一个百度上找的例子(侵权删): # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.…

K-means方法及其应用 1.K-means聚类算法简介: k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低.主要处理过程包括: 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心. 2.对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇. 3.对每个簇,计算所有点的均值作为新的聚类中心. 4.重复2.3直到聚类中心不再发生改变. 举例:对于A.B.C.D.E这5个点,我们先随机选择两个点作为簇中心点,标记为红色和黄色,对于第一次聚类结果,我们分别计算所有的…

1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 前面3篇K-Means的博文从原理.优化.使用几个方面详细的介绍了K-Means算法,本文用python语言,详细的为读者实现一下K-Means.代码是本人修改完成,效率虽远不及sklearn,但是它的作用是在帮助同学们能从代码中去理解K-Means算法.后面我会慢慢的把所有的机器学习方面的算法,尽我所能的去实现一遍. 2. KMeans…

1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 上一篇博文K-Means原理解析简单清晰的阐述了K-Means的原理和过程.但是还有一些在使用K-Means过程中会遇到的问题,我们本文进行分析和讨论.比如:如何选取初始质心的位置,如何处理距离计算的时候效率低的问题. 2. 选取初始质心的位置 假设我们已经通过上一篇K-Means原理解析确定了质心k的大小,那如何确定k个质心的位置呢?用…

本文来自同步博客. 前面几篇文章介绍了回归或分类的几个算法,它们的共同点是训练数据包含了输出结果,要求算法能够通过训练数据掌握规律,用于预测新输入数据的输出值.因此,回归算法或分类算法被称之为监督学习(Supervised Learning). 本篇文章将接触有别于监督学习的另一类机器学习算法——无监督学习(Unsupervised Learning).无监督学习是寻找缺乏标准答案的输入数据的规律.其中聚类算法是无监督学习主要的分支.今天介绍的K-Means算法就是聚类算法的其中一种比较常见的算…

概念: 聚类分析(cluster analysis ):是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术.聚类分析也叫分类分析,或者数值分类.聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或者相似度将其划分成若干个组,划分的原则是组内距离最小化而组间(外部)距离最大化.聚类和分类的不同在于:聚类所要求划分的类是未知的. 聚类度量的方法:分距离和相似度来度量. ​ ​ 聚类研究分析的方法: 1.层次的方法(hierarchical  method) 2.划分方法(par…

1.K-Means聚类算法属于无监督学习算法. 2.原理:先随机选择K个质心,根据样本到质心的距离将样本分配到最近的簇中,然后根据簇中的样本更新质心,再次计算距离重新分配簇,直到质心不再发生变化,迭代结束. 3.簇内平方和Inertia:采用欧几里得距离,则一个簇中所有样本点到质心的距离的平方和.追求能够让簇内平方和最小化的质心. 4.用sklearn实现K-Means:from sklearn.cluster import KMeans #导入包 cluster = KMeans(n.clus…

语法 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, # 簇的个数, 默认为 8 init='k-means++', # 初始簇中心的获取方法 n_init=10, # 初始簇中心的更迭次数, 默认为 10 max_iter=300, # 最大迭代次数,默认为 300 tol=0.0001, # 容忍度,即kmeans运行准则收敛的条件 precompute_distances='auto', # 是否需要提前计算距离 verbose=0, # 冗长模式 random_…

简介 这一次我们来讲一下比较轻松简单的数据挖掘的算法--K-Means算法.K-Means算法是一种无监督的聚类算法.什么叫无监督呢?就是对于训练集的数据,在训练的过程中,并没有告诉训练算法某一个数据属于哪一个类别.对于K-Means算法来说,他就是通过某一些骚操作,将一堆"相似"的数据聚集在一起然后当作同一个类别.例如下图:最后将数据聚集成了3个类别. K-Means算法中的\(K\)就是代表类别的个数,它可以根据用户的需求进行确定,也可以使用某一些方法进行确定(比如说elbow m…

1.分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模.机器学习领域常常被混淆. 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多.有老师,就有正确解法,就有标准答案:有纪委,就会树学习榜样,还有反面教材. 有监督学习,是指样本数据已经给出了正确的分类,我们通过对正确分类的样本数据进行学习,从中总结规律,获取知识,付诸应用.所以,监督学习的样本数据,既提供了特征值又提供了…

K-means 原理 首先随机选择k个初始点作为质心 1. 对每一个样本点,计算得到距离其最近的质心,将其类别标记为该质心对应的类别 2. 使用归类好的样本点,重新计算K个类别的质心 3. 重复上述过程,直到质心不发生变化 距离计算方法 在K-Means算法中,需要注意的是,对于距离的计算有很多中方法: (1)闵可夫斯基距离( Minkowski ) \[d(x,y) = (\sum_{i=1}^n|x_i-y_i|^p)^{\frac{1}{p}} \] 注意这里p=2时则为常用的欧氏距离.…

sklearn之转换器和估计器 转换器 估计器(sklearn机器学习算法的实现) 转换器 想一下之前做的特征工程的步骤? 实例化(实例化的是一个转换器类(Transformer)--特征工程的父类) 调用 fit_transform (对于文档建立分类词频矩阵,不能同时调用) 我们把特征工程的接口称之为转换器,其中转换器调用有这么几种形式(以标准化为例进行说明) fit_transform fit -- 计算 每一列的平均值.标准差 transform -- 公式的带入进行最终转换 估计器(s…

""" Name: study_kmeans.py Author: KX-Lau Time: 2020/11/6 16:59 Desc: 实现kmeans聚类 """ import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.cluster import KMeans # -----------不…

一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True…

1. 场景描述 一直做java,因项目原因,需要封装一些经典的算法到平台上去,就一边学习python,一边网上寻找经典算法代码,今天介绍下经典的K-means聚类算法,算法原理就不介绍了,只从代码层面进行介绍,包含:rest接口.连接mpp数据库.回传json数据.下载图片及数据. 2. 解决方案 2.1 项目套路 (1)python经典算法是单独的服务器部署,提供rest接口出来,供java平台调用,交互的方式是http+json: (2)数据从mpp数据库-Greenplum中获取: (3)…