使用scikitlearn实现k-means聚类

最新推荐文章于 2025-05-09 12:49:09 发布
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分类专栏： models 文章标签： 机器学习
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版权 
from sklearn.cluster import KMeans

参数

n_clusters聚类的数量
init初始化方法，可选‘k-means++’，‘random’，或者自定义。
n_init不同初始化结果的运行次数，默认是10，最后会选用折n_init次中效果最好的一个。
max_iter 迭代次数
tol终止阈值
precompute_distances是否预先计算距离。用内存换速度。
verbose汇报间隔
random_state随机数种子
algorithm护理度量的选择，auto，full（原版二范数），elkan（不太懂）
n_jobs可用cpu数量

属性

**cluster_centers_**聚类中心
**labels_**聚类结果

【人工智能-练习】利用Scikit-learn实现K-Means聚类算法的案例
若北辰
11-09 175
K-Means聚类是一种常用的无监督学习算法，广泛应用于数据挖掘和探索性数据分析。本实验将通过使用Scikit-learn库对模拟数据进行K-Means聚类，详细介绍如何使用这一算法来对数据进行分组。
kmeans python自定义初始聚类中心_部分定义scikitlearn KMeans聚类的初始质心
weixin_36468605的博客
02-17 1076
Sklearn不允许您执行这种精细操作。在唯一的可能是提供一个随机的第7个特征值，或者类似于Kmeans++所能达到的效果。在因此，基本上你可以估算出一个很好的值，如下所示：import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansnb_clust = 10# your dataX = np.random.randn(7*1000).reshape( ...
跟我一起学scikit-learn22：K-均值算法
u011436316的博客
06-25 1311
K-均值（K-means）算法是一种典型的无监督机器学习算法，用来解决聚类问题（Clustering）。由于数据标记需要耗费巨大的人力物力，无监督或者半监督学习算法不需要对数据进行标记，可以大大减少工作量。
学习：用scikit-learn学习K-Means聚类
czp_374的博客
06-25 316
复制链接 在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。 1. K-Means类概述 在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，一个是传统的K-Means算法，对应的类是KMeans。另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法，对应的类是MiniB...
《Sklearn 机器学习模型--分类模型》--K-means 聚类（K-means clustering algorithm）
最新发布
m0_71002812的博客
05-09 975
K-means 聚类算法是一种基于划分的无监督学习算法，通过迭代优化将数据划分为指定簇数（K 值），使同一簇内样本相似度最大化、簇间差异最大化。其核心原理是最小化样本到所属簇心的平方误差和（SSE），实现步骤包括初始化、分配样本、更新中心和终止条件。K-means 算法实现简单、计算效率高，适合大规模数据集处理，且结果直观易解释。然而，它需要预先指定 K 值，对初始中心敏感，易陷入局部最优，且仅适用于凸形数据分布。典型应用场景包括工业设备检测、能源优化调度和通用数据分组（如图像分割、用户分群和异常检测）。改
scikit-learn中的KMeans聚类实现
热门推荐
人工智能讲师团
09-16 2万+
在这篇文章中： 一、scikit-learn中的Kmeans介绍 1、相关理论 2、主函数KMeans 3、简单案例一 4、案例二 5、案例四——Kmeans的后续分析 二、大数据量下的Mini-Batch-KMeans算法 三、sklearn中的cluster进行kmeans聚类 延伸一：数据如何做标准化 延伸二：Kmeans可视化案例 之前一直用R，现...
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。
k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)
qq_41786778的博客
10-13 231
k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)_素质云笔记/Recorder...-优快云博客
ML_algorithms_KMeans:从零开始使用scikit-learn进行K-Means聚类
03-30
本教程将介绍如何使用Python的scikit-learn库从零开始实现K-Means聚类。 首先，我们需要了解K-Means的基本原理。K-Means算法的目标是找到K个中心，使得数据点到其最近中心的距离平方和最小。这个过程包括两个主要...
基于Scikit-Learn的K-Means聚类实战指南（含代码示例）.md
08-18
《基于Scikit-Learn的K-Means聚类实战指南》详细介绍了K-Means聚类算法的核心概念及其在Python中的实现。文章首先概述了K-Means算法的工作原理，包括初始化、数据分配、质心更新和迭代优化等步骤。接着，文章详细...
【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】
weixin_51352614的博客
04-30 599
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一，其核心思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit-learn库在Python中实现K-means聚类，并通过实例加深理解。K-means聚类是一种简单有效的聚类方法，广泛应用于各种领域。通过Scikit-learn，我们可以轻松实现K-means聚类并应用到实际问题中。
Python——K-means聚类分析及其结果可视化
12-21
在数据分析和机器学习领域，K-Means是一种广泛使用的无监督学习算法，它主要用于执行聚类分析，即将数据...在Python中，通过scikit-learn库，我们可以轻松地实现K-Means聚类，并结合可视化工具对结果进行解释和验证。
sklearn kmeans init 自定义初始聚类中心
Caiqiudan的博客
04-22 5446
init = np.array([cc[0], cc[1:3].mean(axis=0), cc[3:].mean(axis=0)])) init # shape:(3,23) 23个变量对应的23个聚类中心值， 3表示要聚成三类(三个聚类中心) >>> array([[ 8.58138315e-01, -6.32089539e-03, -7.09504719e-02, -1.07528958e-01, 5.53871437e-03, -1.3532
kmeans python自定义初始聚类中心_聚类--K均值算法：自主实现与sklearn.cluster.KMeans调用...
weixin_39544333的博客
12-10 791
1.用python实现K均值算法K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤：(x,k,y)1) 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；def initcenter(x, k): kc2) 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)所对应的类；def nearest(kc, x[i]): jd...
使用sklearn实现k-means聚类
木尧大兄弟
05-09 4642
一、原理 初始化选取n个聚类中心，然后遍历每个点，算当前点离哪个聚类中心近就属于哪簇 重新计算各簇点的质心，更新n个聚类中心 重复迭代，直到各个聚类中心位置稳定 二、实现代码（手写数字数据集） import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cluster import KMeans print('导入数据') digits = load_digits() d...
scikit-learn机器学习笔记——KMeans聚类
学习爱好者fz的博客
02-16 757
scikit-learn机器学习笔记——KMeans聚类KMeans步骤KMeans APIKMeans性能评估指标Kmeans性能评估指标APIKMeans应用实例 KMeans步骤 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心； 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类 中心点作为标记类别； 3、接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值）； 4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则重新进行 第二步过程。 KMeans API •
python的scikit-learn机器学习库实现kmeans聚类（参数、方法、实例、评估）
升级打怪之路
04-02 4140
本文主要为scikit-learn中kmeans的介绍 kmeans主要参数 n_clusters: k值 max_iter：最大迭代次数。 如果数据集不是凸集，可能很难收敛，此时可以通过指定最大的迭代次数让算法可以及时退出循环。 n_init：使用不同的初始化质心运行算法的次数。由于K-Means的结果会受初...
【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：Kmeans聚类算法的应用及密度聚类DBSCAN
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
09-30 1177
（4）由于远离中心的实例，可能含有噪声，并且特征不明显，所以将标签扩散至所有实例的方法，未必能很好的提升准确率，故选择一定的比例，将标签扩散至接近中心的实例。（3）其它实例按照接近中心点的程度，进行标签扩散操作。（2）找出最接近每个中心点的实例，进行人为标注。（1）使用聚类聚成n类，形成n个中心点。
K-means算法的参数详解
123
11-24 3655
参数名称 默认值及输入类型 参数解释 algorithm 默认：Auto 有auto、full和elkan三种选择。 algorithm: 优化算法的选择，有auto、full和elkan三种选择。 full就是一般意义上的K-Means算法， elkan是使用的elkan K-Means算法。 auto则会根据数据值是否是稀疏的(稀疏一般指是有大量缺失值)，来...
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