k-means聚類的python實現方法
介紹：最常用的機器學習聚類演算法，且為典型的基於距離的聚類演算法
k均值： 基於原型的、劃分的距離技術，它試圖發現使用者指定個數(k)的簇，以歐式距離作為相似度測度
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 =
0.5,
# 方差一致
random_state =0)
print
(x[:5]
)print
(y_true[:5
])# n_samples → 待生成的樣本的總數。
# 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）方差越小越集中
# random_state → 隨機數種子
# x → 生成資料值， y → 生成資料對應的類別標籤
plt.scatter(x[:,
0],x[:,1
],s =
10,alpha =
0.8)
plt.grid(
)# 繪製圖表
# 匯入模組
kmeans = kmeans(n_clusters =4)
# 這裡為4簇
kmeans.fit(x)
y_kmeans = kmeans.predict(x)
centroids = kmeans.cluster_centers_
# 構建模型，並**出樣本的類別y_kmeans
# kmeans.cluster_centers_：得到不同簇的中心點
plt.scatter(x[:,
0],x[:,1
],c = y_kmeans, cmap =
'dark2'
, s=
50,alpha =
0.5,marker=
'x')
plt.scatter(centroids[:,
0],centroids[:,
1],c =[0
,1,2
,3], cmap =
'dark2'
,s=70
,marker=
'o')
plt.title(
'k-means 300 points\n'
)plt.xlabel(
'value1'
)plt.ylabel(
'value2'
)plt.grid(
)# 繪製圖表
python 資料建模：
- python資料建模–回歸
- python資料建模–分類
- python資料建模–主成分分析
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