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1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法,使用了迭代的思想,关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点: 复制代码 代码如下: x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]]; 使用kmea...

# -*- coding: utf-8 -*-from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.externals import joblibimport numpyfinal = open('c:/test/final.dat' , 'r')data = [line.strip().split('\t') for line in final]feature = [[float(x) for x in ro...

from numpy import *import numpy as npdef distEclud(vecA, vecB):return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))def randCent(dataSet, k):n = shape(dataSet)[1]centroids = mat(zeros((k,n)))for j in range(n):minJ = min(dataSet[:,j])rangeJ =...

优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型:数值型数据

用kmeans类 clf = KMeans(n_clusters=9) s = clf.fit(feature) print s

sklearn http://scikit-learn.org/stable/

python是一款应用非常广泛的脚本程序语言,谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物信息、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他脚本语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令行里运行脚本程序。工具/原料...

from math import pi, sin, cosfrom collections import namedtuplefrom random import random, choicefrom copy import copytry: import psyco psyco.full()except ImportError: passFLOAT_MAX = 1e100class Point: __slots__ = ["x", "y", "gr...

需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。 另一种则是根据具体的需求确定,比如说...

第一种: 引用scikit-learn包 from sklearn.cluster import KMeans k = 10 # Kmeans的k值model = Kmeans(n_clusters=k)X = [[1, 2], [1, 3], [2, 1], ....] # 改成你的数据model.fit(X)# 然后就训练好了, 可以查看model的属性model.cluster_cente...

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