Python实现Mean Shift算法进行聚类分析
聚类是在数据挖掘中经常用到的一种无监督学习算法,它将相似的数据点归为同一类别。Mean Shift算法是一种基于密度的聚类算法,它可以自动确定聚类中心,无需预先设定聚类数量。本文将介绍如何使用Python实现Mean Shift算法进行聚类分析。
- 数据集准备
首先,我们需要准备一个数据集,我们可以使用scikit-learn库中的make_blobs函数生成一个随机的数据集。代码如下:
from sklearn.datasets import make_blobs
X, _ = make_blobs(n_samples=1000, centers=4
文章介绍了如何使用Python实现Mean Shift算法进行聚类分析,这是一种基于密度的无监督学习算法,能自动确定聚类中心。通过数据集准备、算法实现和结果可视化,展示了Mean Shift算法在聚类任务中的应用。
订阅专栏 解锁全文
3728

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



