k-means算法实现鸢尾花数据集的聚类

最新推荐文章于 2024-11-25 18:39:17 发布

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#算法 #kmeans #聚类

一、算法思想

鸢尾花数据集：共收集了三类鸢尾花，即Setosa鸢尾花Versicolour鸢尾花和Virginica鸢尾花，每一类鸢尾花收集了50条样本记录，共计150条。数据集包括4个属性，四个属性的单位都是cm，属于数值变量，四个属性均不存在缺失值的情况，字段如下：sepal length（萼片长度）、sepal width（萼片宽度）、petal length（花瓣长度）、petal width （花瓣宽度）。

K-means算法：根据样本之间的距离或者说是相似性（亲疏性)，把越相似、差异越小的样本聚成一（簇)，最后形成多个簇，使同一个簇内部的样本想似度高,不同簇之间差异性高。

二、流程图

三、实验结果

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【K-means聚类算法】实现鸢尾花聚类

你误入了一条咸鱼的博客

11-07

3099

K-means聚类算法实现鸢尾花聚类

机器学习（九）------K-Means实现鸢尾花聚类

菜鸟08哥的微博（记录个人学习点滴，与君共勉）

10-18

4764

机器学习（九）无监督K-Means聚类 1. K-Means聚类算法流程误差平方和准则函数： 2. K-Means实现鸢尾花聚类 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets import sklearn.metrics as sm Iris = datasets.load_i

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k_means聚类算法和配套测试鸢尾花数据集

09-02

包括两个文件，kmeans聚类算法cpp文件，和用于测试的鸢尾花数据集txt文件，代码带详细注释，简洁明了，下载之后马上可以进行测试

K-means聚类算法实现鸢尾花聚类

weixin_43902823的博客

11-01

5424

聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。K-means算法是典型的基于距离（欧式距离、曼哈顿距离）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。,x_n)和y= (y_1,y_2,…

基于k-means实现鸢尾花聚类

褪色的博客

05-15

2万+

与有监督学习相比，无监督学习的样本没有任何标记。无监督学习的算法需要自动找到这些没有标记的数据里面的数据结构和特征。对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大

python内置K-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类情况

09-14

上述代码是利用python内置的k-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类效果展示，注意在运行该代码时需要采用pip或者其他方式为自己的python安装sklearn以及iris扩展包，其中X = iris.data[:]表示我们采用了鸢尾花数据的四...

python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）

09-19

【Python实现鸢尾花聚类算法】聚类是无监督学习的一种重要方法，主要用于发现数据集中的自然分组。在本篇文章中，我们将探讨三种在Python中实现的聚类算法，分别是K-means、AGNES（凝聚层次聚类）和DBSCAN（基于...

Python 实现 K-Means 聚类算法并对鸢尾花数据集进行聚类演示

最新发布

08-20

最后，使用Python实现K-Means聚类算法并应用于鸢尾花数据集，不仅能够加深对K-Means算法的理解，还能帮助我们在实际问题中运用机器学习算法进行数据挖掘，为决策提供科学依据。通过不断实践和调整参数，我们能够不断...

python聚类分析鸢尾花_K-Means 聚类算法实现鸢尾花数据的聚类

weixin_30799553的博客

02-10

4823

#!/usr/bin/env Python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Software: PyCharm# @virtualenv：workon# @contact: Kmeans聚类算法，数据集是Iris(鸢尾花的数据集)，分类数k是3，数据维数是4。# @Desc：Code descripton__author__ = '未昔/AngelFate'__date__ =...

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

JamesSwifte的博客

02-06

2708

本文主要实现K-means这一算法，根据聚类算法理论篇(K-means,DBSCAN原理)可知：输入：数据dataK值输出：簇组其工作流程：1.根据K值，随机创建K个初始化质心点（Initialozation Randomly selecr K center points。2. 算出所有样本点到质心点的距离，得到样本属于那个簇。3. 更新，根据簇内样本重新算出簇内的质心。4. 重复执行2，3步，重新划分簇类，直至质心不在变化。#1.先随机选择K个中心点#最近的中心点#2.开始训练。

实践 | k-means聚类（使用鸢尾花数据集）

jiangti_ng的博客

03-21

1万+

使用K-means聚类算法筛实现鸢尾花聚类鸢尾花数据集描述导入相关包直接从sklearn.datasets中加载数据集绘制二维数据分布图实例化K-means类&定义训练函数训练可视化展示对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大 鸢尾花数据集描述包含3种类型数据集，共150条数据包含4项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度导入相关包 import matplotlib.pyplot as plt impo

基于K-Means鸢尾花分类

需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号

07-08

1465

集成学习的单个模型之间期望尽可能相互独立，即尽量低关联，实际数据很难做到这一点。Bagging分类器通过抽样的方法建立若干个不尽相同的子集，每个子集通过指定的个人学习器训练出一个元估计器，把这些估计器的预测结果结合起来形成最终的预测结果。 K-Means聚类算法（k-means clustering algorithm，k均值聚类算法）是聚类业务中应用广泛又非常好理解的一种迭代求解的聚类分析算法。

Kmeans_鸢尾花聚类

桜

01-04

1384

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris def distance(vex1,vex2): return np.sqrt(np.sum(np.power(vex1-vex2,2))) def kMeans_way(S,k,distMeas=distance): m=np.shape(S)[0] sampleTag = np.zeros(m

K-Means算法实现鸢尾花数据集聚类

ZHW-鲜橙大AI课题组的博客

05-26

1万+

张勇，男，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生研究方向：智能信息处理与信息系统研究电子邮件：17605542959@163.com陈梦丹，女，西安工程大学电子信息学院，2022级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：1169738496@qq.com。

通过KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行分析

2301_77162361的博客

05-16

4410

引言：在机器学习领域中，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，它可以帮助我们探索数据的内在结构和发现隐藏的模式。结论：通过KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行分析，我们能够发现不同花朵之间的特征差异，并将其可视化呈现。实现思路： KMeans聚类算法的基本思路是将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点之间的距离较近，而不同簇之间的距离较远。可视化聚类结果：根据聚类标签将数据点分为不同类别，分别用不同的颜色和标记展示，以直观显示聚类结果。训练模型：使用聚类器对象对特征数据进行聚类训练，通过调用。

K-means聚类分析(鸢尾花)

最短的捷径就是绕远路，绕远路才是我的最短捷径。

11-12

7342

一、实验原理 k-means算法是最为经典的基于划分的聚簇方法，是十大经典数据挖掘算法之一。简单地说k-means就是在没有任何监督信号的情况下将数据分为k份的一种方法。k-means算法的基本思想为：在数据集中根据一定策略选择k个点作为每个簇的初始中心，然后观察剩余的数据，将数据划分到距离这k个点最近的簇中，也就是说将数据划分成k个簇完成一次划分，但形成的新簇并不一定是最好的划分，因此生成的新簇中，重新计算每个簇的中心点，然后在重新进行划分，直到每次划分的结果保持不变。算法步骤如下：...

鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）的python实现

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浪客竹马、的博客

05-23

7万+

一.分散性聚类(kmeans) 算法流程: 1.选择聚类的个数k. 2.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。 3.对每个点确定其聚类中心点。 4.再计算其聚类新中心。 5.重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。优点： 1.是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速 2.对处理大数据集，该算法保持可伸缩性和高效率 3.当结果簇是...

机器学习基础--基于k-means实现鸢尾花聚类

wjm041006的博客

11-25

759

库中的一个方法，它返回一个包含鸢尾花数据集的字典对象。该数据集包含了 150 个样本，分为 3 类，每一类有 50 个样本。每个样本有 4 个特征。k-mean 聚类算法的含义是根据给定的样本集合，按照样本之间的距离大小，将样本划分为K个簇，让簇内的点尽量紧密联系在一起，而簇间的距离尽可能大。2、包含4项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。上面就是借助已经封装号的方法来进行K-means聚类，那么下面介绍手动实现K-mean聚类。是一个 NumPy 数组，包含了鸢尾花数据集中的所有特征。

Kmeans实现鸢尾花聚类

一位算法工程师的分享

09-17

8931

首先下载鸢尾花的数据，给出网址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris 点击红色箭头的开始下载下载完成后打开，我们需要对数据集增加一些索引，方便我们写代码，我这里加入x,y,m,n,kind作为索引，完成后保存：接下来上代码： import pandas as pd from sklearn.cluster import KMe...

使用K-Means算法对鸢尾花数据集进行聚类

06-03

好的，我可以为您介绍如何使用K-Means算法对鸢尾花数据集进行聚类。首先，需要加载鸢尾花数据集。可以使用Python中的sklearn库来加载数据集，代码如下： ``` from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data ``` 然后，我们可以使用K-Means算法对数据集进行聚类。可以使用Python中的sklearn库来实现K-Means算法，代码如下： ``` from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) ``` 在上面的代码中，我们选择了3个聚类中心，即将数据集分为3类。我们还可以通过修改`n_clusters`参数来改变聚类中心的数量。最后，我们可以将聚类的结果进行可视化。可以使用Python中的matplotlib库来可视化聚类结果，代码如下： ``` import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=kmeans.labels_) plt.show() ``` 在上面的代码中，我们使用`scatter`函数来绘制散点图，其中`X[:,0]`和`X[:,1]`表示数据集的前两个特征，`kmeans.labels_`表示每个数据点所属的聚类标签。这样，我们就完成了使用K-Means算法对鸢尾花数据集进行聚类的过程。