Scikit-learn机器学习实战之Kmeans

最新推荐文章于 2025-10-05 17:25:40 发布
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#机器学习 #Python #Kmeans #Pca #scikit-learn

本文介绍了使用Scikit-learn进行KMeans机器学习时面临的挑战，如K值的选择困难和初始聚类中心的影响。在实际应用中，选择合适的类别数量K并不容易，而KMeans算法的聚类结果会因初始中心的不同而产生显著差异。
摘要
上篇博客谈到了如何安装Python中强大的机器学习库 scikit-learn ： Windos环境安装scikit-learn函数库流程 ，本篇主要是对其Kmeans示例进行学习。
有关Kmeans的介绍可以参见这篇博客： K均值聚类算法及Matlab函数使用

Kmeans算法的缺陷

  • 聚类中心的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适
  • Kmeans需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。

（1）第一种缺陷通常人为解决，例如假设有K=10（根据先验知识，尽量大些），进行第一次聚类，如果结果显示某一类中的样本过少，则K=K-1，重新进行聚类。
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Scikit-learn：Python 机器学习库的全面指南
candy的博客
05-12 636
Scikit-learn是Python中广泛使用的机器学习库，提供丰富的工具和算法，支持数据挖掘和数据分析。其核心特点包括统一的API设计、高效的实现、良好的文档和易于扩展性。Scikit-learn适用于多种机器学习任务，如分类、回归、聚类和降维，但不擅长处理深度学习和超大规模数据。通过Pipeline和GridSearchCV等工具，用户可以简化工作流程并进行超参数调优。尽管存在一些局限性，Scikit-learn通过与其他库（如Dask、TensorFlow）的集成，能够满足更复杂的需求。
Python 开发（26）：机器学习基础 - 使用 scikit-learn
一名热衷于技术的全栈开发者，专注于前端与后端的全面技术探索。在这里，我将分享我在技术领域的学习与成长，助力更多开发者的进步。
11-19 1002
无论是初学者还是有经验的开发者，都可以利用它快速实现机器学习模型的构建、训练和评估。本文将带你深入了解 Scikit-learn 的核心功能，通过实用的代码示例掌握机器学习的基础知识。有人打趣：“机器学习模型就像高科技的水晶球，你输入数据，它给出结果。通过 Scikit-learn 提供的特征重要性工具，你可以为“水晶球”揭开面纱！Scikit-learn 是一个开源的机器学习库，基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 构建，提供了多种机器学习算法以及实用工具。
scikit-learn与机器学习实践
lucky_chaichai的博客
05-20 348
目录数据集划分特征生成模型训练与测试模型评估模型保存与加载 数据集划分 from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, cross_validate, KFold X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, train_size, text_size, random_state, stratify, shuffle) '''参数：x：数据集
机器学习sklearn----KMeans实例(图片数据矢量量化的应用)
weixin_43776305的博客
12-04 3038
文章目录矢量量化理解KMeans聚类法导入数据采用KMeans矢量化随机质心法 矢量量化理解 矢量量化可以理解为数据的压缩，可以看作是一种降维的过程，只是和我们之前知道的降维算法的理论完全不一样。 举例来说，我们有一张600 x 600 个像素点的图片，每个像素点有一个颜色，那么这个图片上存在的信息就有360000个。图片上有很多的像素点之间的颜色差异微乎其微，那么我们就可以将这些像素点看作是同一个像素点(相当于KMeans的质心)，将这些像素点的颜色替换为同一个颜色。图片的矢量量化就是将每个像素点的颜色用
聚类之KMeans
最新发布
A5522000的博客
10-05 1617
本文介绍了KMeans聚类算法的基本原理、应用场景和实现方法。主要内容包括： 聚类算法简介：解释了聚类作为无监督学习的特点，以及常见的应用场景（如用户画像、广告推荐等）。 Kmeans算法实践：通过Python代码演示了使用sklearn.cluster.KMeans进行聚类的完整流程，包括数据生成、模型训练和结果可视化。 算法流程解析：详细说明了Kmeans算法的4个核心步骤，并配以动态效果图展示聚类过程。 评价指标：介绍了SSE、SC系数、肘部法和CH系数4种评估聚类效果的方法及其数学原理。
python sklearn K-Mearns---实例——消费水平
rankiy的博客
08-20 2870
sklearn.cluster.KMeans K-mearns取类算法 k-mearns算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低 1、随机选择k个点作为初始的聚类中心 2、对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇 3、对每个簇，计算所有点的均值作为新的取类中心 4、重复2、3直到取类中心不再发生改变 拓展 计算两条数据相似性时，sklearn....
Python scikit-learn 机器学习算法实践
SiArch的博客
04-19 1530
继上一篇， 我们接下来介绍人工智能常用的机器学习库。在数据分析和预测建模领域，Scikit-learn 是一个功能强大且易于使用的 Python 机器学习库。本文将通过几个示例，介绍如何使用 Scikit-learn 进行监督学习（分类和回归）以及无监督学习（聚类和降维）。
《scikit-learn机器学习实战》简介
brucexia的专栏
06-22 728
#好书推荐##好书奇遇季#scikit-learn机器学习入门书《scikit-learn机器学习实战》，京东当当天猫都有发售。双色印刷，定价69元，打折一下更便宜。从算法和案例入手，快速掌握机器学习本书背景scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau在2007年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，它是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门
scikit-learn机器学习教材-源代码
03-08
这个“scikit-learn机器学习教材-源代码”压缩包包含了用于教学和实践的源代码示例，非常适合对机器学习感兴趣的初学者和专业人士。 首先，让我们了解一下scikit-learn库的基础知识。Scikit-learn是建立在NumPy、...
scikit-learn 实战之非监督学习 11
08-04
在实际应用中，scikit-learn 是 Python 中广泛使用的机器学习库，提供了 K-Means 算法的实现。在 scikit-learn 中，可以使用 `KMeans` 类来创建模型，通过 `fit` 方法拟合数据，`predict` 或 `labels_` 属性得到聚类...
Python与机器学习库Scikit-learn实战
master_chenchen的博客
08-03 1264
对于初学者而言，建议先从经典的案例入手，例如著名的鸢尾花数据集（Iris dataset），它包含150个样本，每个样本有4个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度，以及一个类别标签，共有三个类别。通过上述示例，我们可以看到Scikit-learn的强大之处，它不仅简化了机器学习的过程，还让开发者能够专注于解决问题本身，而不是繁琐的技术细节。例如，可以从Kaggle下载一些公开的数据集，比如房价预测数据集，这样的数据集通常包含了更多的特征和更复杂的关系，可以更好地锻炼我们的技能。
调用sklearn库的K-Means聚类分析实例
01-26
#class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm=’auto’) #参数： #（1）对于K均值聚类，我们需要给定类别的个数n_cluster，默认值为8； #（2）max_iter为迭代的次数，这里设置最大迭代次数为300； #（3）n_init设为10意味着进行10次随机初始化，选择效果最好的一种来作为模型； #（4）init=’k-means++’ 会由程序自动寻找合适的n_clusters； #（5）tol：float形，默认值= 1e-4，与inertia结合来确定收敛条件； #（6）n_jobs：指定计算所用的进程数； #（7）verbose 参数设定打印求解过程的程度，值越大，细节打印越多； #（8）copy_x：布尔型，默认值=True。当我们precomputing distances时，将数据中心化会得到更准确的结果。如果把此参数值设为True，则原始数据不会被改变。如果是False，则会直接在原始数据上做修改并在函数返回值时将其还原。但是在计算过程中由于有对数据均值的加减运算，所以数据返回后，原始数据和计算前可能会有细小差别。 #属性： #（1）cluster_centers_：向量，[n_clusters, n_features] # Coordinates of cluster centers (每个簇中心的坐标？？)； #（2）Labels_:每个点的分类； #（3）inertia_：float，每个点到其簇的质心的距离之和。
kmeanssklearn实例_python sklearn 的k-means聚类易懂实例
weixin_42507411的博客
02-01 1097
使用sklearn库来进行k-means聚类十分简单，官网的教程是挺好的。但其他地方的一些例子和教程则很多都是要么只是写给作者自己看的，要么是代码不能直接运行的。这里我写这篇文章，用尽量简单的易懂方式来封装k-means代码：首先创建一个kmeans.py文件，这个文件是k-means算法的封装文件，里面就定义一个函数，用于利用sklearn库来进行k-means聚类，代码如下：# -*- cod...
kmeanssklearn实例_sklearn实践（一）：kmeans聚类
weixin_39883079的博客
12-22 1052
sklearn实践(一)：kmeans聚类实践往往比理论要经历更多的挫折。一、数据处理官方给的案例里用的都是sklearn自带的数据集，只要import之后便万事大吉，但实际中我们采用的数据往往没有那么规整，也不是可以一下就fit到模型里去的。经过这次经历，打算整理一下大致思路，关于更高级、深入的数据处理，这篇文章不会涉及。官方案例如下：>>> from sklearn.clus...
kmeanssklearn实例_sklearn KMeans聚类算法（总结）
weixin_30430333的博客
02-17 596
基本原理Kmeans是无监督学习的代表，没有所谓的Y。主要目的是分类，分类的依据就是样本之间的距离。比如要分为K类。步骤是：随机选取K个点。计算每个点到K个质心的距离，分成K个簇。计算K个簇样本的平均值作新的质心循环2、3位置不变，距离完成距离Kmeans的基本原理是计算距离。一般有三种距离可选：欧氏距离\[d(x,u)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-\mu_i)^2}\]曼哈顿距...
机器学习总结（六）：K-means总结
以梦为马，不负韶华
04-24 2110
K-Means是非常常见的聚类算法，思想简单，易于实现，现在已经被广泛应用到各种聚类任务当中。K-Means的基本思想是先初始化聚类中心，然后计算所有点到不同聚类中心的距离，重新计算聚类中心，反复迭代，直到聚类中心没有变化或者到达最大的迭代次数停止。因为思想简单，所以易于使用，但是这个方法存在着很多问题。1. 计算量非常大；2. 聚类中心的数量K需要提前设定，并且聚类中心的数量也会影响到聚类结果；3
CNN autoencoder 先降维再使用kmeans进行图像聚类 是不是也可以降维以后进行iforest处理？...
djph26741的博客
11-10 671
import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampli...
kmeans+cnn教务系统验证码识别
m0_37876745的博客
06-17 1288
在学生成绩管理的应用设计中经常会有需求场景，需要使用教务系统提供的服务，为了节约用户的时间，有时候会提供账号绑定的服务，即用户提供账号和密码，开发者登陆教务系统，获取其中的信息，这个时候就需要识别验证码的功能。首先第一步，获取验证码数据集从检查元素中，我们可以得知，二维码的链接为http://210.42.121.241/servlet/GenImg利用一个简单的爬虫小程序，我们就可以获得大量的二...
【scikit-learn】机器学习（八）——K-means聚类
roguesir的博客
10-18 1192
数据描述KMeans函数介绍代码实现import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def loadData(filePath): fr = open(filePath,'r+') lines = fr.readlines() retData = [] retCityName = [] fo...
scikit-learn机器学习中文笔记详细解析
scikit-learn 是一个基于 Python 的开源机器学习库，广泛应用于数据挖掘、数据分析和机器学习建模任务中。它建立在 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等科学计算库的基础之上，提供了简单高效的数据挖掘工具，支持监督...
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