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kmEAns算法用Python怎么实现

from numpy import *import numpy as npdef distEclud(vecA, vecB):return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))def randCent(dataSet, k):n = shape(dataSet)[1]centroids = mat(zeros((k,n)))for j in range(n):minJ = min(dataSet[:,j])rangeJ =...

第一种: 引用scikit-learn包 from sklearn.cluster import KMeans k = 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_cente...

from numpy import *import numpy as npdef distEclud(vecA, vecB):return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))def randCent(dataSet, k):n = shape(dataSet)[1]centroids = mat(zeros((k,n)))for j in range(n):minJ = min(dataSet[:,j])rangeJ =...

K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 核心思想 通过迭代寻找k...

进入python shell,执行下 import matplotlib 看看,如果提示错误,就是没有正确安装,安装应该也简单pip install matplotlib应该就行了。我用的是python2.7,3.5没试过

from math import pi, sin, cosfrom collections import namedtuplefrom random import random, choicefrom copy import copytry: import psyco psyco.full()except ImportError: passFLOAT_MAX = 1e100class Point: __slots__ = ["x", "y", "gr...

1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法,使用了迭代的思想,关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点: 复制代码 代码如下: x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]]; 使用kmea...

#coding=utf-8 2 import codecs 3 import numpy 4 from numpy import * 5 import pylab 6 7 def loadDataSet(fileName): 8 dataMat = [] 9 fr = codecs.open(fileName) 10 for line in fr.readlines(): 11 curLine = line.strip().split('\t') 1...

from numpy import * import numpy as np def distEclud(vecA, vecB): return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2))) def randCent(dataSet, k): n = shape(dataSet)[1] centroids = mat(zeros((k,n))) for j in range(n): minJ = min(dataSet[:,j])...

函数 loadDataSet(fileName)从文件中读取数据集distEclud(vecA, vecB)计算距离,这里用的是欧氏距离,当然其他合理的距离都是可以的randCent(dataSet, k)随机生成初始的质心,这里是虽具选取数据范围内的点kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclu...

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