使用Pandas DataFrames进行KMeans聚类的数据结构 - 腾讯云开发者社区

sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# kmeans算法概述： k-means算法概述 MATLAB kmeans算法： MATLAB...工具箱k-means算法下面利用python中sklearn模块进行数据的聚类数据集自制数据集 ?...需要用到的python库: xlrd:读取Excel中的数据 pandas:数据处理 numpy:数组 sklearn:聚类代码 import xlrd import pandas as pd import...featureList = ['Age', 'Gender', 'Degree'] mdl = pd.DataFrame.from_records(data, columns=featureList) # 聚类...=3, random_state=seed) # 聚类 clf.fit(mdl_new) # 拟合模型 #print(clf.cluster_centers_) # 查看KMeans聚类后的5个质心点的值

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使用Pytorch实现Kmeans聚类

Kmeans是一种简单易用的聚类算法，是少有的会出现在深度学习项目中的传统算法，比如人脸搜索项目、物体检测项目（yolov3中用到了Kmeans进行anchors聚类）等。...一般使用Kmeans会直接调sklearn，如果任务比较复杂，可以通过numpy进行自定义，这里介绍使用Pytorch实现的方式，经测试，通过Pytorch调用GPU之后，能够提高多特征聚类的速度。...sklearn中的kmeans++初始化方法 init_row = torch.randint(0, x.shape[0], (self.n_clusters,)).to(self.device...init_points = x[init_row] self.centers = init_points while True: # 聚类标记...，作为聚类的代表样本，更加直观 self.representative_samples = torch.argmin(self.dists, (0)) def time_clock(

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【说站】Python kmeans聚类的使用

Python kmeans聚类的使用 1、用kmeans分为五个聚类，每个聚类内部的数据为一个list，五个list组成聚类中心。...k = 5 # 聚类中心数 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4, random_state=123) # 聚类中心数，并行的CPU核的数量，随机数种子...print(kmeans_model.labels_) # 查看样本的类别标签 2、label显示按照kmeans划分之后每个数据属于哪个聚类。... kmeans_model.predict([[1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5]]) print(result) # 最终确定在五个参数都是1.5的情况下的用户属于类别1 3\r1显示每个聚类内部的元素个数...以上就是Python kmeans聚类的使用，希望对大家有所帮助。

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使用 Kmeans聚类实现颜色的分割

之前分享过kmeans算法（传送门：数据挖掘算法—K-Means算法），这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割，使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。...可以使用欧几里德距离度量来测量两种颜色之间的差异。使用 rgb2lab 将图像转换为 L*a*b* 颜色空间。...lab_he = rgb2lab(he); 步骤 3：用 K 均值聚类对基于 'a*b*' 空间的颜色进行分类聚类是一种分离对象组的方法。K 均值聚类将每个对象视为在空间中有一个位置。...它将对象划分为若干分区，使每个簇中的对象尽可能彼此靠近，并尽可能远离其他簇中的对象。K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。...使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。

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Quantizing an image with KMeans clustering使用KMeans聚类量化图片

图片处理是聚类方法应用中的一个重要的主题。值得指出的是python中有很多很好的图片处理方法，scikit-image是scikit-learn的一个姐妹工程。...，目标是用聚类方法模糊化一张图片。...为了实际量化该图片，我们需要转换它为含有RGB值的768*1024,的二维数组，一个好的想法是，用一个三维空间上的数据和聚类点来所见图片中颜色点的距离，这是一个简单的量化方法。...，首先我们导入cluster模型，并生成一个KMeans对象，我们将设置n_clusters=5以便我们有5个聚类的组，或者说5种不同的颜色。...这是一个好的方法来练习使用轮廓距离，复习我们最优化形心点数量的方法。

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Using KMeans to cluster data使用K均值来聚类数据

聚类算法是非常有用的技术，当我们采取行动时，我们需要区分对待。...想象一个含有潜在的商业客户的列表，商业需要把客户分到不同的组里，然后区分不同组的责任，聚类算法能帮助促进聚类过程，KMeans可能是最著名的分类算法之一，众所周知，最著名的无监督学习技术之一 Getting...首先，我们通过一些简单的聚类，然后讨论KMeans如何运行的。...blobs, we can see that there are three distinct clusters: 我们将要通过简单的例子，用虚拟数据聚类成点集。...In the first example, we'll pretend we know that there are three centers: 现在我们使用KMeans来找到这些组的中心。

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R语言的kmeans客户细分模型聚类

前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...一般I，k，m均可认为是常量，所以时间和空间复杂度可以简化为O(n)，即线性的。算法收敛 ? 也就是当前聚类的均值就是当前方向的最优解（最小值），这与kmeans的每一次迭代过程一样。...但是可以重复执行几次kmeans，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。 0-1规格化由于数据之间量纲的不相同，不方便比较。...所以，需要将数据统一放到0~1的范围，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。具体计算方法如下： ?...可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的，右测原始数据就连在一起，kmeans无法很好的区分，需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1.

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kmeans聚类理论篇K的选择（轮廓系数）

kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...其中m是c_i所在的簇的元素的个数也就是当前聚类的均值就是当前方向的最优解（最小值），这与kmeans的每一次迭代过程一样。所以，这样保证SSE每一次迭代时，都会减小，最终使SSE收敛。...但是可以重复执行几次kmeans，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。 0-1规格化由于数据之间量纲的不相同，不方便比较。...所以，需要将数据统一放到0~1的范围，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。具体计算方法如下： ? 其中 ? 属于A。...可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的，右测原始数据就连在一起，kmeans无法很好的区分，需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1.

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使用R语言进行聚类的分析

一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的...: 动态聚类分析又称为逐步分析法,基本的业务逻辑是先粗略的进行一次分类,然后按照一些局部最优的算法来计算修改不合理的分类,直到分类比较合理为止,比较适用于大样本的Q型聚类分析这样的聚类....三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成的矩阵或者数据集, centers是聚类的个数或者初始类的中心 iter.max...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?

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Python可视化KMeans聚类算法对图像颜色进行压缩的过程

功能描述：使用KMeans算法对图像颜色进行聚类，使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。...相关阅读： Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色参考代码： ? 代码运行时间较长，约10分钟左右。原始图像： ? 中间过程： ? 最终效果： ?

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使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...使用Pandas处理多个数据文件是一项乏味的任务。简而言之，你必须一个一个地阅读文件，然后把它们垂直地叠起来。如果您考虑一下，单个CPU内核每次加载一个数据集，而其他内核则处于空闲状态。...最后，可以将它们连接起来并进行聚合。...如果notebook 完全崩溃，使用少量的CSV文件。让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。...作者：Dario Radečić 原文地址：https://towardsdatascience.com/dask-dataframes-how-to-run-pandas-in-parallel-with-ease-b8b1f6b2646b

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分群思维（四）基于KMeans聚类的广告效果分析

分群思维（四）基于KMeans聚类的广告效果分析小P：小H，我手上有各个产品的多维数据，像uv啊、注册率啊等等，这么多数据方便分类吗小H：方便啊，做个聚类就好了小P：那可以分成多少类啊，我也不确定需要分成多少类...pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score # 导入轮廓系数指标 from sklearn.cluster import KMeans...聚类模型 score_list = list() silhouette_int = -1 for n_clusters in range(2, 5): # 初始2至4个类别 model_kmeans...总结聚类能很好的解决多维数据的分类问题，雷达图能很好的观察差异。...当然聚类的方法有很多，例如K均值的变体k-means++、bi-kmeans、kernel k-means，密度聚类的DBSCAN，层次聚类的Agglomerative等等共勉～

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Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用

核心思想可以理解为，在给定的数据集中（数据集中的每个元素有可被观察的n个属性），使用聚类算法将数据集划分为k个子集，并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低，而不同子集元素的差异度尽可能高。...K-Means算法是聚类算法中应用比较广泛的一种聚类算法，比较容易理解且易于实现。...主要分为4个步骤：为要聚类的点寻找聚类中心，比如随机选择K个点作为初始聚类中心计算每个点到聚类中心的距离，将每个点划分到离该点最近的聚类中去计算每个聚类中所有点的坐标平均值，并将这个平均值作为新的聚类中心...KMeans算法在做聚类分析的过程中主要有两个难题：初始聚类中心的选择和聚类个数K的选择。...，比如涉及到的fit方法）： KMeans类和伴生对象 train方法：根据设置的KMeans聚类参数，构建KMeans聚类，并执行run方法进行训练 run方法：主要调用runAlgorithm方法进行聚类中心点等的核心计算

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R语言使用混合模型进行聚类

p=6112 混合模型是k个分量分布的混合，它们共同形成混合分布：F（x ）f(x) F（x ）= Σk = 1ķαķFķ（x ）f(x)=∑k=1Kαkfk(x) 为什么要使用混合模型？...让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。...我们可以立即看到所得到的分布似乎是双峰的（即有两个凸起），表明这些数据可能来自两个不同的来源。...使用高斯混合模型进行聚类执行混合模型聚类时，您需要做的第一件事是确定要用于组件的统计分布类型。...最终用户决定使用什么“阈值”将数据分配到组中。例如，可以使用0.3作为后阈值来将数据分配给comp.1并获得以下标签分布。 ? ?

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使用Python进行人脸聚类的详细教程

这当然是一个虚构的例子，但我希望你看到人脸聚类在现实世界中使用的价值。使用Python进行人脸聚类人脸识别和人脸聚类并不相同，但概念高度相关。...当进行面部识别时，我们使用监督学习，其中我们同时具有（1）我们想要识别的面部的示例图像，以及（2）与每个面部相对应的名字（即，“类标签”）。...在我们对一组人脸进行聚类之前，我们首先需要对它们进行量化。...因此，我们需要使用基于密度或基于图的聚类算法，这样的算法不仅可以聚类数据点，还可以根据数据密度确定聚类数量。...这张梅西的照片并没有被聚类成功，而是识别为一张“未知的面孔”。我们的Python人脸聚类算法很好地完成了对图像的聚类，只是对这个人脸图像进行了错误的聚类。

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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

任务需求：现有140w个某地区的ip和经纬度的对应表，根据每个ip的/24块进行初步划分，再在每个区域越100-200个点进行细致聚类划分由于k值未知，采用密度的Mean Shift聚类方式。...介绍 K-means算法是是最经典的聚类算法之一，它的优美简单、快速高效被广泛使用。它是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。...一旦初始值选择的不好，可能无法得到有效的聚类结果；该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的。...3#实践操作 3.1：运用 Kmeans 使用2-6作为k值评定聚类效果。...原创文章，转载请注明：转载自URl-team 本文链接地址: 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 Related posts: 机器学习-聚类算法

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使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择

在本文中，我们将介绍一种从相关特征的高维数据中选择或提取特征的有用方法。谱聚类是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类，从而达到对样本数据聚类的目的。...谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类本文使用2021-2022年常规赛NBA球员的赛季数据。...在理想情况下，我们希望特征都是彼此独立的，这样可以更好地解释和满足一些统计过程的假设，因为大多数统计模型假设随机变量是独立的。我们可以用谱聚类算法对特征进行聚类来解决这个问题。...所以要使用这两个最小化问题之间的联系，Z可以被认为是Y行的聚类版本。为了简化问题，只要设置Z等于与前m个非零最小特征值相关的前m个特征向量的堆栈，然后将其行聚类。...该方法可以说的确成功地找到了邻接图的分组总结本文中我们绘制了特征的邻接图，展示了如何通过拉普拉斯矩阵的行发现特征之间的公共相关性，并进行聚类。

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【工具】深入对比数据科学工具箱：Python和R之争

绘制相关性散点图绘制聚类效果图速度对比结论参考资料 ?...对于一些应用，尤其是原型设计和开发类，工作人员使用已经熟悉的工具会比较快速。数据流编程对比接着，我们将通过下面几个方面，对Python 和 R 的数据流编程做出一个详细的对比。...绘制聚类效果图这里以K-means为例，为了方便聚类，我们将非数值型或者有确实数据的列排除在外。...来处理大数据，然后喂给spark和hadoop进行进一步的分布式处理。...结论 Python 的 pandas 从 R 中偷师 dataframes，R 中的 rvest 则借鉴了 Python 的 BeautifulSoup，我们可以看出两种语言在一定程度上存在的互补性，通常

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R语言使用最优聚类簇数k-medoids聚类进行客户细分

k-medoids聚类代码在本节中，我们将使用在上两节中使用的相同的鸢尾花数据集，并进行比较以查看结果是否明显不同于上次获得的结果。...使用k-medoids聚类进行客户细分使用客户数据集执行k-means和k-medoids聚类，然后比较结果。步骤：仅选择两列，即杂货店和冷冻店，以方便地对集群进行二维可视化。...使用k-medoids聚类绘制一个图表，显示该数据的四个聚类。使用k均值聚类绘制四簇图。比较两个图，以评论两种方法的结果如何不同。...因此，数据集中理想的聚类数目为3。找到理想的细分市场数量使用上述所有三种方法在客户数据集中找到最佳聚类数量：将变量中的批发客户数据集的第5列到第6列加载。...用轮廓分数计算k均值聚类的最佳聚类数。用WSS分数计算k均值聚类的最佳聚类数。使用Gap统计量计算k均值聚类的最佳聚类数。

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估算聚类正确性&使用小批量KMeans来处理更多数据

我们讨论了一点当未知事实时候的聚类评估，然而我们还没有讨论过当类别已知时KMeans的评估。与很多原因，然而如果外界有声明，我们将了解一部分事实。...我们有了一些聚类的背景，现在我们直接用来看看正确率。...MiniBatch KMeans是KMeans的一个更快速的执行办法，KMeans计算非常的昂贵，问题就是NP-hard（非确定性多项式复杂度）然而，使用MiniBatch KMeans，我们能够比KMeans...The difference in clustering performance is shown as follows: 这里同CPU时间有很大不同，在聚类表现的不同将如下所示： kmeans.cluster_centers...清晰的看到，这与问题的精神相悖，但是它说明了很重要的一点，选择不合适的初始条件会如何影响模型聚合，尤其是聚类模型，所以使用MiniBatch KMeans，不能保证达到全局最优结果。

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