kmeans演算法
k均值演算法需要輸入待聚類的資料和欲聚類的簇數k，主要過程如下：
1.隨機生成k個初始點作為質心
2.將資料集中的資料按照距離質心的遠近分到各個簇中
3.將各個簇中的資料求平均值，作為新的質心，重複上一步，直到所有的簇不再改變
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#建立資料
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
#make_blobs 聚類資料生成器
x,y_true=make_blobs(n_samples=
300,
#生成300條資料
centers=4,
#四類資料
cluster_std=
0.4,
#每一類的方差，方差越小，簇越集中，可以用列表分別指定四類資料的方差
random_state=0)
print
(x[:5]
)print
(y_true[:5
])#n_samples：待生成的樣本總數
#n_features：每個樣本的特徵數
#centers：類別數
#cluster_std：每個類別的方差，如多類資料不同方差，可設定為[1.0,3.0] (這裡針對2類資料)
#random_state：隨機數種子
#x：生成資料值（座標點），y：生成資料對應的類別標籤
#聚類模型
from sklearn.cluster import kmeans
kmeans=kmeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(x)
y_kmeans=kmeans.predict(x)
#聚類類別結果
centroids=kmeans.cluster_centers_ #聚類中心點
print
('聚類中心點為：'
,centroids)
#作圖plt.scatter(x[:,
K Means聚類演算法
k means聚類演算法 intergret kmeans演算法的基本思想是初始隨機給定k個簇中心，按照最鄰近原則把待分類樣本點分到各個簇。然後按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移動距離小於某個給定的值。k means聚類演算法主要分為三個步驟 1 第一步是為待聚類...
聚類演算法 K means
演算法接受引數 k 然後將事先輸入的n個資料物件劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足 同一聚類中的物件相似度較高 而不同聚類中的物件相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中物件的均值所獲得乙個 中心物件 引力中心 來進行計算的。k means演算法是最為經典的基於劃分的聚類方法，是十大經典資料探勘演...
k means聚類演算法
說到聚類，得跟分類區別開來，分類是按人為給定的標準將樣本歸到某個類別中去，在機器學習中多是監督學習，也就是訓練樣本要給標籤 正確的類別資訊 而聚類是在某種規則下自動將樣本歸類，在機器學習中是無監督學習，不需要提前給樣本打標籤。k means聚類演算法，就是在某種度量方式下，將樣本自動劃分到k個類別中...