第一种: 引用scikit-learn包
from sklearn.cluster import KMeansk = 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_centers
model.labels_
第二种: 自己写代码实现
import numpy as npimport random
data = [[1, 1, 1], [1, 1, 3], [1, 2, 1], [5, 1, 1], [5, 1, 2], [5, 2, 1], [5, 5, 5], [5, 5, 4], [5, 4, 4]]
data = np.array(data)
k = 4 # kmeans的k
n_iteration = 500 # 最大迭代次数
# 求初始化的k个质心(这k个质心必须包含在k个点的凸空间内)
center = np.matrix(np.zeros((k, len(data[0]))))
center_after = np.matrix(np.zeros((k, len(data[0]))))
for i in range(len(data[0])):
center[:, i] = min(data[:, i]) + (max(data[:, i]) - min(data[:, i])) * np.random.rand(k, 1)
def calc_distance(x, y, distance='eucidean'):
x, y = np.array(x), np.array(y)
if distance == 'eucidean':
return np.sqrt(np.sum((y - x)**2))
n = 0
while 1:
n += 1
print('第%s次迭代' % n)
# 计算所有点到每个质心的距离, 将每个点分到距离最近的那个点那一类
# 9个点里哪个质心最近, 就分到第几个类
label = np.argmin(np.array([calc_distance(x, y) for x in data for y in center]).reshape(len(data), k), axis=1)
print(label)
# 重新计算质心
for i in range(k):
center_after[i] = np.mean(np.array([data[j] for j in range(len(data)) if label[j] == i]), axis=0)
if np.sum(np.abs(center_after - center)) < 0.01:
# print(np.sum(np.abs(center_after - center)))
print('相邻两次迭代改变甚小, 迭代结束')
break
if n > n_iteration:
print('迭代次数已达上限, 迭代结束')
break
center = center_after
KMeans聚类算法,简短易懂的python代码
首先，我们需要指定样本数据集data和聚类数量k。接下来，按照以下步骤进行操作：1. 初始化：随机选择k个样本点作为初始聚类中心。2. 聚类过程：计算每个样本点到各个聚类中心的距离，并将样本指派到最近的聚类中心所在的类别。3. 计算新的聚类中心：对于每个聚类结果，计算该类中所有样本的均值，作为新的...
Python实现KMeans(K-means Clustering Algorithm)
1. **快速KMeans**：通过提前选择初始簇中心或采用随机抽样，加速收敛。2. **MiniBatchKMeans**：使用小批量数据进行迭代，减小计算复杂度，适用于大规模数据集。KMeans算法复杂度 时间复杂度通常为O(nki)，其中n为数据点数量，k为聚类中心数量，i为迭代次数。实际应用中，加速计算可采用上述优化方法。
...聚类算法——K-Means原理详解和实操应用(R&Python)
在Python中，利用scikit-learn库的KMeans，我们可以轻松实现算法。例如，设置n_clusters为3，通过肘部法则确定最佳聚类数，然后构建模型并获取聚类结果、中心点、SSE等信息。可视化结果，如鸢尾花数据集的花瓣长度和宽度分布，有助于理解聚类效果。通过R语言的kmeans包，我们同样能分析usarrests数据，观察K=4...
聚类算法kmeans及kmeans++介绍(含python实现)
本文主要介绍了k-means聚类算法及其改进版kmeans++，以及评估聚类效果的方法。k-means是一种通过寻找数据集中k个簇的质心来描述数据分布的算法，其步骤包括随机选取k个种子，计算点与质心的距离，更新质心直至收敛。选择k值时，可以通过观察模型性能曲线的拐点决定。kmeans++针对k-means的随机初始值问题进行...
...聚类算法——K-Means原理详解和实操应用(R&Python)
可以通过设置迭代次数、设置簇内平方和或SSE下降阈值，或者替换为“直到仅有1%的点改变簇”这样的弱条件来控制算法的进程。为了提高收敛速度，可以采用二分K-Means法，将所有点作为一个簇，将该簇一分为二，然后选择能最大程度降低聚类代价函数的簇划分为两个簇，以此进行下去，直到簇的数目等于给定的个...
kmeans算法用Python怎么实现
方法\/步骤 1、首先下载安装python，建议安装2.7版本以上，3.0版本以下，由于3.0版本以上不向下兼容，体验较差。2、打开文本编辑器，推荐editplus，notepad等，将文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持识别python语法。脚本第一行一定要写上 #!usr\/bin\/python 表示该脚本文件是可执行python脚本 如果...
十四.K均值(K-means)聚类原理和sklearn实现
Batch K-means通过随机采样部分样本进行聚类，有效降低了计算量。对于聚类效果的评估，无监督情况下常用轮廓系数Calinski-Harabasz，其计算公式为[公式]，值越大，表明聚类效果越好，簇间距离大，类内距离小。在Python的sklearn库中，提供了k-means算法的实现，开发者可以利用这个工具进行数据的聚类分析。
python:使用机器学习算法对卫星遥感影像进行分类
首先，导入所需的包，为后续操作做准备。在本例中，主要使用的是sklearn库中的k-means算法，代码简洁明了。接着，读取数据，这里使用的是栅格数据（如.tif格式），通过rasterio包实现。读取后，进行数据预处理，包括数据重塑和转置，以适应机器学习所需的表格格式。建立模型，利用sklearn库中的k-means...
减法聚类如何用Python实现
下面是一个k-means聚类算法在python2.7.5上面的具体实现，你需要先安装Numpy和Matplotlib：from numpy import import time import matplotlib.pyplot as plt calculate Euclidean distance def euclDistance(vector1, vector2):return sqrt(sum(power(vector2 - vector1, 2)))init centroids with random ...
Python 机器学习 PCA降维和K-means聚类及案例
使用代码：K-means聚类 K-means是一种被广泛应用的聚类算法，它通过将数据划分为多个类别或群组，使得同一群组内的数据点具有较高的相似度，而不同群组间的数据点相似度较低。在Python中，我们通常使用scikit-learn库的KMeans类来执行K-means聚类。以下是K-means算法的常用参数：使用代码：用户对物品类别...
