我在使用sklearn.cluster和KMeans时遇到问题 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

K_means算法案例分析

from sklearn.cluster import KMeans #初始化KMeans模型,并设置聚类中心数量为10。...轮廓系数同时兼顾了聚类的凝聚度(Cohesion)和分离度(Separation),用于评估聚类的效果并且取值范围为[-1, 1]。轮廓系数值越大,表.示聚类效果越好。...使用ARI进行K-means聚类性能评估 #从sklearn导人度量函数库metrics. from sklearn import metrics #使用ARI进行KMeans聚类性能评估。...from sklearn.cluster import KMeans #从sklearn.metrics导人silhouette_ score 用于计算轮廓系数。...而当K=3时,平均距离的下降速度有了显著放缓,这意味着进一步增加K值不再会有利于算法的收敛,也同时暗示着K=3是相对最佳的类簇数量。

9327 0

一文解决基因表达数据的聚类转换

问题1：我有一个基因表达矩阵，行为样本，列为基因。 ?...问题是我想把它们转化为每一个基因的表达量为分类数据，例如说A基因在所有样本的表达范围是1—100，通过聚类分析，我们发现大多数样本在A基因的表达上为30左右，因为我们可以根据Kmeans方法将基因表达矩阵转化为...30和非30两类标签。...今天使用PYTHON的方法： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 2 00:32:59 2019 @author: czh """ #...In[*] %reset -f %clear # In[*] import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法 import

7341 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

数学建模--K-Means聚类分析

1.5终止条件更新这个质心之后，我们需要不断地进行这个求解距离和计算均值的过程，不断的进行重复，我们通常会设置一个最小值，当质心的位置变化小于该值时，就停止。...模块中的KMeans模型 from sklearn.cluster import KMeans # 使用KMeans()初始化模型 # 设置参数n_clusters=3,，表示的就是聚类的数量就是3...K值，本例中我们取1至9，多次进行K-Means的聚类； STEP4.获取当前的SSE，并使用append()函数将其添加到sseList中； STEP5.在for循环外，输出sseList； STEP6...模块中的KMeans模型 from sklearn.cluster import KMeans # TODO 创建一个空列表，用于存储每次的簇内误差平方和（SSE） sseList = [] # TODO...算法的聚类运算''' # 导入sklearn.cluster模块中的KMeans模型 from sklearn.cluster import KMeans # 使用KMeans()初始化模型 # 设置参数

6001 0

机器学习第12天：聚类

能快速，高效地对数据集进行聚类使用方法 from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=3) model.fit(data...) 这段代码导入了KMeans机器学习库，指定模型将数据划分为三类实例演示 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import...获取簇标签和中心点：使用labels_属性获取每个数据点的簇标签，使用cluster_centers_属性获取每个簇的中心点。可视化聚类结果：使用循环遍历每个簇，绘制簇中的数据点。...然后，使用scatter函数绘制簇中心点，并为图添加标题、轴标签和图例。...显示图形：最后，使用show方法显示可视化结果绘制决策边界我们使用网格坐标和predict方法生成决策边界，然后使用contour函数在图上绘制边界。

3001 0

使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分

0#目录：原理部分框架资源实践操作效果展示 1#原理部分关于kmeans纯代码实现可以移步之前的一篇机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解在文中已经对代码做了详细的注释。..._李双虎.pdf 简单有效的确定聚类数目算法_张忠平.pdf 2#框架资源本次基于密度的kmeans算法使用的是 scikit-learn 框架。...请先下载上文中的数据集合，和测试代码放在同一目录下，确保下列运作环境已经安装完成： from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.externals import...-*- from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.externals import joblib import numpy import time...其实聚类耗时少，测试时时间主要消耗在绘图上。

1.7K5 1

数据科学和人工智能技术笔记十七、聚类

例如，minkowski，euclidean等（请注意，如果使用 Minkowski 距离，参数p可用于设置 Minkowski 度量的指数）如果我们在训练数据中查看簇，我们可以看到已经识别出两个簇，...“0”和“1”，而异常观测被标记为“-1”。...，而 b_{i} 是 i 和不同类的所有观测的平均距离的最小值。...在我们的比喻中，带宽是一个人可以在雾中看到的距离。我们可以手动设置此参数，但默认情况下会自动估算合理的带宽（计算成本会显着增加）。其次，有时在均值移动中，观测核中没有其他观测结果。...StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans # 加载数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data

7112 0

【机器学习】K-means聚类的最优k值的选取（含代码示例）

并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚类数时，再增加k所得到的聚合程度回报会迅速变小，所以SSE的下降幅度会骤减，然后随着k值的继续增大而趋于平缓...pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt df_features = pd.read_csv...接下来我们可以用Python实现轮廓系数法： from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score...from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs from scipy.spatial.distance...from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.model_selection import StratifiedKFold from sklearn.metrics

1.7K1 0

没有Python基础，如何学习用Python写机器学习

K-means机器学习我这里使用VSCode进行开发，随便打开一个文件夹，然后创建一个KmeansTest.py的文件，然后点运行（右上角的三角），然后系统会提示安装python。..._ # xlable 是上面那个集合，每个元素的所属分组 print ("xLable",xLable) xListGroup1 =[] xListGroup2 =[] # 使用range时，循环的是索引...经验调试时，删除终端再建一个，不然有时候会出现莫名奇妙的异常，而实际上，代码并没有错误，这个非常耽误时间。...sklearn.cluster import KMeans xList, y = make_blobs(n_samples=500,n_features=2,centers=4,random_state..._ # xlable 是上面那个集合，每个元素的所属分组 print ("xLable",xLable) xListGroup1 =[] xListGroup2 =[] # 使用range时，循环的是索引

1651 0

公式化调用：Kmeans

导读：随着各类算法学习库的出现，算法的使用门槛被降低，使用模式也逐渐从代码复现转变为命令的标准化调用。...，帮助初学者快速实现算法使用。...2 调用公式 python中可从sklearn.cluster导入KMeans实现算法调用。以此为背景介绍数据的输入格式和结果。...原有鸢尾花数据示例如下：在使用时，我们需要把上面的数据转为array或者pandas.dataframe类型，并且因为kmeans是无监督学习算法，最后一列已有的属种列（即label列）我们要去掉。...3 公式法调用示例 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np

9191 0

k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧）聚类分析在客户细分中极为重要。...scikit-learn进行KMeans文本聚类 from sklearn.cluster import KMeans num_clusters = 3 km_cluster = KMeans(n_clusters...5、案例四——Kmeans的后续分析 Kmeans算法之后的一些分析，参考来源：用Python实现文档聚类 from sklearn.cluster import KMeans num_clusters...MiniBatchKmeans 继承自Kmeans 因为MiniBathcKmeans 本质上还利用了Kmeans 的思想.从构造方法和文档大致能看到这些参数的含义，了解了这些参数会对使用的时候有很大的帮助...延伸二：Kmeans可视化案例来源于博客：使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分 from sklearn.cluster import KMeans

13.5K9 0

用scikit-learn学习K-Means聚类

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。...K-Means应用实例　　　　下面用一个实例来讲解用KMeans类和MiniBatchKMeans类来聚类。我们观察在不同的k值下Calinski-Harabasz分数。　　　　...现在我们来用K-Means聚类方法来做聚类，首先选择k=2，代码如下： from sklearn.cluster import KMeans y_pred = KMeans(n_clusters=2,...现在我们看看k=4时候的聚类效果： from sklearn.cluster import KMeans y_pred = KMeans(n_clusters=4, random_state=9).fit_predict...可见使用MiniBatchKMeans的聚类效果也不错，当然由于使用Mini Batch的原因，同样是k=4最优，KMeans类的Calinski-Harabasz Index分数为5924.05,而MiniBatchKMeans

8271 0

聚类︱python实现六大分群质量评估指标（兰德系数、互信息、轮廓系数）

之前关于聚类题材的博客有以下两篇： 1、笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧） 2、k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现...轮廓系数旨在将某个对象与自己的簇的相似程度和与其他簇的相似程度进行比较。...当 k=6 时，SEE 的值会低很多，但此时平均轮廓系数的值非常高，仅仅比 k=2 时的值低一点。因此，k=6 是最佳的选择。...>>> import numpy as np >>> from sklearn.cluster import KMeans >>> kmeans_model = KMeans(n_clusters=3,...毫秒级 >>> import numpy as np >>> from sklearn.cluster import KMeans >>> kmeans_model = KMeans(n_clusters

11.4K12 3

讲解K-Means聚类算法进行压缩图片

在本文中，我们将介绍如何使用K-Means聚类算法来压缩图像。K-Means算法是一种常用的聚类算法，它可以将数据分成几个不同的簇，每个簇的数据点都具有相似的特征。...在本文中，我们将使用K-Means算法对图像进行压缩。压缩的思想是使用较少的颜色来表示整个图像，从而减少图像的大小。实施步骤下面是使用K-Means算法进行图像压缩的步骤：1....pythonCopy codefrom sklearn.cluster import KMeans# 使用K-Means算法进行聚类kmeans = KMeans(n_clusters=16)kmeans.fit...pythonCopy codeimport cv2from sklearn.cluster import KMeans# 加载图像image = cv2.imread('input_image.jpg'...GMM聚类可以自动适应不同形状和大小的簇。这些类似的聚类算法可以在特定问题场景下提供更好的聚类效果，并克服了K-Means算法的一些缺点。选择合适的聚类算法取决于数据的特点和实际应用需求。

5852 0

基于聚类的图像分割-Python

我们的大脑捕捉道路两侧的图像它检测道路上的车辆和其他物体==物体检测它还确定了它检测到的每个对象的形状 == 图像分割通过确定不同物体的形状，我们的大脑能够在同一张快照中检测到多个物体，这是多么神奇啊...让我们进一步了解，假设我们有我们的图像分类模型，它能够以 95% 上的准确率对苹果和橙子进行分类。当我们输入一幅同时包含苹果和橙子的图像时，预测精度会下降。...另一方面，在实例分割中，这些像素属于同一类，但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。...苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分白色背景让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类 # For clustering the image using k-means...clustering algorithm from sklearn.cluster to cluster pixels in image from sklearn.cluster import KMeans

1.4K1 0

机器学习-KMeans算法（图解算法原理）

当平均误差和SSE越小越接近质心，由推导得质心取数据均值时，SSE最小。比如数据[[1, 2], [3, 4]]属于同一个簇，则更新簇中心为[2, 3]。...sklearn.cluster.KMeans，主要参数： n_clusters：k值，质心数，默认8 max_iter : int, default：最大迭代次数 tol：质心的变化率小于此值时结束...，默认1e-4 random_state：随机种子 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from...import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs...考虑内聚度和分离度两个因素，计算轮廓系数（Silhouette Coefficient）S，S越接近1则聚类效果越好。如下图，K=3时，S最接近1。

1.5K4 0

聚类-KMeans算法（图解算法原理）

3.7K2 0

机器学习(26)之K-Means实战与调优详解

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。...应用实例用一个实例来讲解用KMeans类和MiniBatchKMeans类来聚类，观察在不同的k值下Calinski-Harabasz分数。...现在用K-Means聚类方法来做聚类，首先选择k=2，代码如下： from sklearn.cluster import KMeans y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state...现在看看k=4时候的聚类效果： from sklearn.cluster import KMeans y_pred = KMeans(n_clusters=4, random_state=9).fit_predict...可见使用MiniBatchKMeans的聚类效果也不错，当然由于使用Mini Batch的原因，同样是k=4最优，KMeans类的Calinski-Harabasz Index分数为5924.05,而MiniBatchKMeans

6K6 0

在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录？

在Linux系统中，rsync是一种强大的工具，用于文件和目录的备份和同步。然而，在进行备份时，我们可能希望排除某些文件或目录，例如临时文件、日志文件或其他不需要备份的内容。...本文将介绍在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录的方法。图片方法一：使用--exclude选项rsync提供了--exclude选项，可以在命令行中指定要排除的文件或目录。...方法三：使用rsync的模式匹配rsync还支持使用模式匹配来排除文件和目录。我们可以使用通配符来匹配文件和目录名。...方法四：排除隐藏文件和目录在Linux系统中，以"."开头的文件和目录被视为隐藏文件或目录。如果我们希望排除这些隐藏的文件和目录，可以使用--exclude='.*'选项。...*'来排除源目录中的所有隐藏文件和目录。图片结论在Linux中，使用rsync进行备份时，排除文件和目录对于保持备份的干净和高效非常重要。

5.6K5 0

聚类

聚类分析 K-means聚类分析可以使用KMeans（）类和k_means方法。...使用KMeans类进行聚类 KMeans()类的格式如下： class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10,...在利用肘部法则确定K值时需要建立聚类效果的指标，这时长长会用到求解两个向量之间距离的cdist()方法。...模块 from sklearn.cluster import KMeans #导入scipy，求解距离 from scipy.spatial.distance import cdist...K-meanns方法对数据进行聚类分析时需要注意的一个问题是数据聚类后的簇标签和聚类前数据集的类标签未必完全一致，极有可能在分类前是类标签是0和1聚类后变成了1和0，这个问题在进行聚类分析可视化时一定要注意

1.2K2 0

详细介绍了Python聚类分析的各种算法和评价指标

from sklearn.cluster import KMeans 2.1 模型参数 KMeans( # 聚类中心数量，默认为8 n_clusters=8, *,..., "full" or "elkan",default="auto"} # full为欧式距离，elkan为使用三角不等式，效率更高，但不支持稀疏矩阵，当为稀疏矩阵时，auto使用full，否则使用elkan...# 这里和KMeans类意义稍有不同，KMeans类里的n_init是从相同训练集数据中随机初始化质心。...，层数较浅，建树时间较短 # 这个值一般只影响算法的运行速度和使用内存大小，因此一般情况下可以不管它。...6.3.2 示例 jaccard_score([0, 0, 1, 1], [0, 0, 1, 1]) jaccard_score([0, 0, 1, 1], [1, 1, 0, 0]) 「输出」：在使用前

2.6K4 0

点击加载更多

K_means算法案例分析

一文解决基因表达数据的聚类转换

数学建模--K-Means聚类分析

机器学习第12天：聚类

使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分

数据科学和人工智能技术笔记十七、聚类

【机器学习】K-means聚类的最优k值的选取（含代码示例）

没有Python基础，如何学习用Python写机器学习

公式化调用：Kmeans

k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

用scikit-learn学习K-Means聚类

聚类︱python实现六大分群质量评估指标（兰德系数、互信息、轮廓系数）

讲解K-Means聚类算法进行压缩图片

基于聚类的图像分割-Python

机器学习-KMeans算法（图解算法原理）

聚类-KMeans算法（图解算法原理）

机器学习(26)之K-Means实战与调优详解

在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录？

聚类

详细介绍了Python聚类分析的各种算法和评价指标

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐