引言聚类分析是一种常用的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本分成具有相似特征的组。K均值聚类是其中一种常见的方法，它通过将数据点划分为K个簇，并使每个数据点与其所属簇的中心点距离最小化来实现聚类。本文将介绍如何使用R语言执行K均值聚类，并以鸢尾花（Iris）数据集为例进行说明。数据集介绍鸢尾花数据集是一个经典的多变量数据集，由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集。该数据集包含了150个样本，
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2024-07-29 22:55:36
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1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Jan 10 19:18:56 2018
4
5 @author: markli
6 """
7 import numpy as np;
8 '''
9 kmeans 算法实现
10 算法原理
11 1、随机选择k个点作为聚类中心点，进行聚类
12 2、求出聚类后的各类的 中心点
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2023-06-21 21:57:49
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在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport os
import subprocess
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import Decis
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2024-01-06 18:49:22
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# Python 聚类数据集的入门指南
聚类是一种无监督学习技术，用于将数据集分组，使得同一组内的数据点相似度较高，而不同组之间的数据点相似度较低。在这篇文章中，我将详细讲解如何使用 Python 实现聚类分析，尤其针对初学者。我们将通过具体的步骤和代码示例，以便于理解。
## 一、聚类分析的流程
在开始之前，我们需要清楚实施聚类分析的步骤。如下表所示：
| 步骤 | 说明 |
|----
## 聚类分析：将数据分成群组的有力工具
查看数据集，例如可用datasets.load_di
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2024-08-08 10:25:20
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K-means(K均值)聚类算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3) 计算每一类中中心点作为新的中心点。 (4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。也可以多次随机初始化中
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2024-03-30 19:40:35
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在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport osimport subprocessimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionT
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2024-01-03 15:56:19
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Dataset之IRIS：鸢尾花(Iris)数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略目录莺尾花(Iris)数据集的简介1、莺尾花(Iris)数据集可视化莺尾花(Iris)数据集的下载莺尾花(Iris)数据集的使用方法莺尾花(Iris)数据集的简介 Iris数据集，也称鸢尾花数据集，是一类多重变量分析的数据集，于1988年公开，用于分类任务。数据集包含150个数
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2023-10-29 08:10:43
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Fisher数据可视化去掉Species特征中的’Iris-'字符Seaborn可视化palette调色板sns初始化，set()设置主题、调色板relplothue联合分布 jointplotdisplotboxplotviolinplotpairplotFisher数据可视化import pandas as pd
df_Iris = pd.read_csv('Iris1.csv')
df_Ir
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2023-09-01 06:35:47
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函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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如果你从事大数据工作，用Python的Pandas库时会发现很多惊喜。Pandas在数据科学和分析领域扮演越来越重要的角色，尤其是对于从Excel和VBA转向Python的用户。所以，对于数据科学家，数据分析师，数据工程师，Pandas是什么呢？Pandas文档里的对它的介绍是：“快速、灵活、和易于理解的数据结构，以此让处理关系型数据和带有标签的数据时更简单直观。”快速、灵活、简单和直观，这些都是
机器学习模型训练一、iris数据集简介二、基本数据操作和模型训练 一、iris数据集简介iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson`s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息，所以iris数据集是一个150行5列的二维表。通俗地说，iris数据集是用来给花做分类的数据集，每个样本包含
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2024-08-16 13:11:40
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下面几个小节分别介绍了几种聚类算法9.4 原型聚类原型聚类亦称“基于原型的聚类”，此类算法假设聚类结构能够通过一组原型刻画，在现实聚类任务中极为常见。通常情况下，算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。9.4.1 k均值算法在这个算法中，我们把所有项分为k个簇，使得相同簇中所有项彼此尽量相似，而不同簇之间彼此尽量不相似。给定样本集D={x1,x2,...,xm}，k均值算法针对聚类所得
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2023-12-29 17:38:08
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在对数据集进行聚类分析时，选择最优的类簇个数是至关重要的问题。例如，使用K-means算法聚类时，用户需要指定聚类生成类簇的个数k。我们可以将常用的聚类算法(如K-means，K-medoids/PAM和层次聚类等)分为两类进行讨论。 (1)直接检验：通过优化某个指标，例如簇内平方和或平均轮廓系数之和。相应的方法分别称为手肘法(El
0.鸢尾花数据集 鸢尾花数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一
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2023-12-02 22:20:03
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Python from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载数据集，是一个字典类似Java中的map
lris_df = datasets.load_iris()
# 挑选出前两个维度作为x轴和y轴，你也可以选
先上结果1：聚类原理聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。分解聚类的基本思想是首先将所有的样本归成一类，然后依据相似性原理将其进行分解，分解的效果好坏我们通过一个评价函数对其进行评价： 、 其中N是总样本数，N1是第一类的样本数，N2是第二类的样本数，括号里的是均值。我们可以从这个评价函数里很明显的看出，这里采用了欧几里得距离来衡量样本之
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2024-04-30 16:48:58
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