K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始...

根据概率的相关知识，如果我们在L上随机选择一个点，那么这个点所在的子线很有可能是比较长的子线，而这个子线对应的数据点就可以作为种子点。下文中kmeans++的两种实现均是这个原理。3、python版本的kmeans++在http://rose...

需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbowmethod，简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。

returnsqrt(s)defclusterOfElement(means,element):min_dist=distEclud(means[0],element)lable=0forindexinrange(1,len(means)):dist=distEclud(means[index],element)if(dist<min_dist):min...

在Python中，mean()函数是NumPy库中的一个函数，它用于计算给定数组的平均值。它是一个非常有用的函数，因为在进行统计分析时，平均值是最基本的统计量之一。平均值是将一组数据求和后除以数据集中元素个数得到的值。mean(...

下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2。4、算法实现步骤k-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster），其中k是用户给定的，其求解过程非常直观简单，具体算法描述如下：1)随机选取k个聚类质心点2)...

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。随机选择k个点作为初始的聚类中心。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。对每个簇，计算所有点的均值...

defkMeans(dataSet,k,distMeas=distEclud,createCent=randCent):m=shape(dataSet)[0]createmattoassigndatapoints,toacentroid,alsoholdsSEofeachpointclusterAssment=mat(zeros((m,2)))...

第一种:引用scikit-learn包fromsklearn.clusterimportKMeansk=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...

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...