Python中使用K-means算法进行聚类分析

Python实现K-means聚类分析

最新推荐文章于 2024-09-22 21:07:45 发布

代码快速拳

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本文介绍了如何使用Python的scikit-learn库实现K-means算法，包括安装库、创建K-means对象、设定簇数量、执行聚类分析以及获取样本标签和簇中心点坐标。

K-means算法是一种常用的聚类算法，它可以将数据集划分为不同的簇。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现K-means算法。本文将详细介绍如何使用Python实现K-means算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装scikit-learn库。可以使用pip命令在终端中执行以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

安装完成后，我们可以开始编写代码。首先，导入所需的库：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

接下来，我们准备要进行聚类分析的数据集。这里我们使用一个简单的二维数据集作为示例：

X = np.array(

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机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means

AI333888的博客

08-29

983

K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

机器学习 · 聚类算法 · K - Means

Thomas

05-21

1100

机器学习 · K - Means前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言 K-Means是非监督学习中一种很经典的聚类算法。 K代表类别数量，Means代表每个类别内的均值，所以K-Means算法又称为K-均值算法。该算法会根据数据样本间的相似性，将数据样本自动分为K个组，相似的数据样本会尽可能被聚到一个组内。每个组都有一个中心位置/中心点，被称作为质心。一个质心代表一个组要判断两个样本之间的相似性，K-Means算法以样本间的距离作为度量标准。距离越近，表.

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聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

皖山文武

03-25

3541

k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法（Partitioning Method）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，使每个样本都属于且只属于一个簇，同时聚类簇的总数小于样本总数目。该方法需要事先给定聚类数以及初始聚类中心，通过迭代的方式使得样本与各自所属类别的簇中心的距离平方和最小，聚类效果很大程度取决于初始簇中心的选择。

K-means聚类分析（Python）

qq_43010742的博客

01-24

2546

解决将空间中一些点分成K类的问题，K 代表样本类别数 Kind推广到K就是：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

基于python的文本聚类分析与可视化实现，使用kmeans聚类，手肘法分析

weixin_49081159的博客

09-22

2098

例如，在第一行，"物理学"的值为1.0，这意味着该文档主要与“物理学”有关，而其他词汇在该文档中的权重为0。相同的逻辑也适用于其他行，例如第三行的"科学"和第四行的"数学"，它们的值均为1.0。首先，设置一个超参数K的搜索范围，针对每一个K值，计算Calinski-Harabasz指数（CH指数），这个指数用于评估聚类效果，值越大说明聚类效果越好。这个TF-IDF特征矩阵有效地捕捉了每个文档的主要内容特征，表明了文档中高频但在其他文档中不常见的词的重要性，有助于后续的文本分析任务如聚类或分类。

精选资源

python医学数据分析， k-means 算法进行聚类分析

09-17

本文将重点介绍使用Python进行医学数据分析，特别是通过k-means算法来进行聚类分析。首先，聚类分析是一种无监督学习方法，它能够将数据集中的数据点根据相似性分组成多个类别或“簇”。这种方法在医学数据分析中...

Python 聚类分析 K-means实例层次聚类实例

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基于python中的sklearn.cluster库做k-means聚类

09-11

本程序是在python中完成，基于sklearn.cluster中的k-means聚类包来实现数据的聚类，对于里面使用的数据格式如下：（注意更改程序中的相关参数） 138 0 124 1 127 2 129 3 119 4 127 5 124 6 120 7 123 8 147 9 188 10 212 11 229 12 240 13 240 14 241 15 240 16 242 17 174 18 130 19 132 20 119 21 48 22 37 23 49 0 42 1 34 2 26 3 20 4 21 5 23 6 13 7 19 8 18 9 36 10 25 11 20 12 19 13 19 14 5 15 29 16 22 17 13 18 46 19 15 20 8 21 33 22 41 23 69 0 56 1 49 2 40 3 52 4 62 5 54 6 32 7 38 8 44 9 55 10 70 11 74 12 105 13 107 14 56 15 55 16 65 17 100 18 195 19 136 20 87 21 64 22 77 23 61 0 53 1 47 2 33 3 34 4 28 5 41 6 40 7 38 8 33 9 26 10 31 11 31 12 13 13 17 14 17 15 25 16 17 17 17 18 14 19 16 20 17 21 29 22 44 23 37 0 32 1 34 2 26 3 23 4 25 5 25 6 27 7 30 8 25 9 17 10 12 11 12 12 12 13 7 14 6 15 6 16 12 17 12 18 39 19 34 20 32 21 34 22 35 23 33 0 57 1 81 2 77 3 68 4 61 5 60 6 56 7 67 8 102 9 89 10 62 11 57 12 57 13 64 14 62 15 69 16 81 17 77 18 64 19 62 20 79 21 75 22 57 23 73 0 88 1 75 2 70 3 77 4 73 5 72 6 76 7 76 8 74 9 98 10 90 11 90 12 85 13 79 14 79 15 88 16 88 17 81 18 84 19 89 20 79 21 68 22 55 23 63 0 62 1 58 2 58 3 56 4 60 5 56 6 56 7 58 8 56 9 65 10 61 11 60 12 60 13 61 14 65 15 55 16 56 17 61 18 64 19 69 20 83 21 87 22 84 23 41 0 35 1 38 2 45 3 44 4 49 5 55 6 47 7 47 8 29 9 14 10 12 11 4 12 10 13 9 14 7 15 7 16 11 17 12 18 14 19 22 20 29 21 23 22 33 23 34 0 38 1 38 2 37 3 37 4 34 5 24 6 47 7 70 8 41 9 6 10 23 11 4 12 15 13 3 14 28 15 17 16 31 17 39 18 42 19 54 20 47 21 68 22

kmeans聚类sklearn实现（Python实验）

木盏

04-09

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Kmeans毫无疑问，好用又“便宜”的算法，经常在很多轻量化场景中实现。所谓的“聚类”（Clustering），就是通过欧氏距离找哪些点构成一个簇。我们怎么决定哪些点属于哪一簇，以及每簇的中心分别是什么？

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weixin_65093045的博客

05-15

695

4、调用modle对象中的labels_属性，可以返回其聚类的标签。这一分析方法会用到的库有——pandas、sklearn。3、调用model对象中的fit（）方法进行拟合训练。得到的结果各位自行运行吧！

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庵中十三居士的博客

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使用方法如下，直接执行这个文件即可。

python 调用sklearn.cluster.KMeans聚类

ynzzxc的博客

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代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans filePath = 'F:/kdata.csv' data_csv = pd.read_csv(filePath) x = np.array(data_csv)[:,1:] t = list(data_csv.iloc[0:0])[1:] #获取列标题 np.set_printop

机器学习-用python语言实现K-means算法

Zljhaodai的博客

04-12

377

2.KMeans算法，其实就是在两步之间不断迭代，第一步，确定类的中心点。然后最初，需要自己设定初始的中心点，我代码中采用的随机选取点的策略。当然为了更好的聚类效果，有更加科学的初始化方法，比如kmeans++。3.最后写完之后，看了网络上别的大佬的手写kmeans，发现自己的代码还有很多需要改进的地方，而且kmeans我封装成一个类，提供的接口仅仅只有cluster，属性上也缺少很多东西，而且在策略上使用了大量的循环，时间效率远远不如sklearn库的KMeans。

Python K-means使用

GOON

03-19

7200

import Pycluster as pc import numpy as np import sys import matplotlib.pylab as pl # Read data filename and desired number of clusters from command line filename, n = sys.argv[1], int( sys.argv[2] )

python 使用K-Means算法对数据进行聚类

weixin_41151172的博客

05-20

5万+

K-Means是聚类算法的一种，以距离来判断数据点间的相似度并对数据进行聚类。前面的文章中我们介绍过K-Means聚类算法的原理及实现。本篇文章使用scikit-learn库对数据进行聚类分析。准备工作开始之前先导入要使用的各种库文件，首先是scikit-learn库，然后是数值计算numpy和科学计算pandas库，以及用于绘制图表的matplotlib库文件。1234from sklearn....

K-MEANS聚类——Python实现

杨老师的小跟班(*∩_∩*)

08-16

2万+

（1）物以类聚，人以群分，聚类分析是一种重要的多变量统计方法，但记住其实它是一种数据分析方法，不能进行统计推断的。当然，聚类分析主要应用在市场细分等领域，也经常采用聚类分析技术来实现对抽样框的分层。它和分类不同，它属于无监督问题。......