1樓：混小子愛
參考
kmeans演算法用python怎麼實現
k-means聚類演算法python實現，匯入的資料集有什麼要求
2樓：匿名使用者
一，k-means聚類演算法原理
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一個「中心對
象」（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算法之一。k-means演算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的物件歸類。
通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。
kmeans演算法用python怎麼實現
3樓：育知同創教育
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])
rangej = float(max(array(dataset)[:,j]) - minj)
centroids[:,j] = minj + rangej * random.rand(k,1)
return centroids
def kmeans(dataset, k, distmeas=disteclud, createcent=randcent):
m = shape(dataset)[0]
kmeans演算法用python怎麼實現
4樓：育知同創教育
函式loaddataset(filename)
從檔案中讀取資料集
disteclud(veca, vecb)
計算距離，這裡用的是歐氏距離，當然其他合理的距離都是可以的
randcent(dataset, k)
隨機生成初始的質心，這裡是雖具選取資料範圍內的點
kmeans(dataset, k, distmeas=disteclud, createcent=randcent)
kmeans演算法，輸入資料和k值。後面兩個事可選的距離計算方式和初始質心的選擇方式
show(dataset, k, centroids, clusterassment)
視覺化結果
這裡是聚類結果，還是很不錯的啦
但是有時候也會收斂到區域性最小值，就像下面這樣，就是不幸收斂到區域性最優了
急求 k Means聚類演算法實現
k means演算法 k means 演算法接受輸入量 k 然後將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一個 中心物件 引力中心 來進行計算的。k means 演算法的工作過程說明如下 ...
k means聚類演算法原理是怎麼樣的
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一個 中心對 象 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...
用python程式設計求1 ，用python程式設計求1 1 2 1 3 1 4 1 5 累加和，資料項小於0 1時停止
樹不開叉 def summa summ 0 for i in range 1,100 fl 1.0 i if fl 0.1 summ fl else print the sum is summreturn sum summa 注意縮排 def iteritem limit x 1.while 1 v...