如何绘制kmeans？
K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。下面是关于如何绘制K-means的完善且全面的答案：
K-means绘制步骤：
- 准备数据集：首先，需要准备一个包含待聚类数据的数据集。数据集可以是一个二维数组，其中每个样本具有多个特征。
- 初始化聚类中心：从数据集中随机选择K个样本作为初始聚类中心。聚类中心是K个向量，每个向量具有与数据集样本相同的特征数量。
- 计算样本与聚类中心的距离：对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离。常用的距离度量方法是欧氏距离或曼哈顿距离。
- 分配样本到最近的聚类中心：将每个样本分配到与其距离最近的聚类中心所属的簇。
- 更新聚类中心：对于每个簇，计算其所有样本的平均值，将该平均值作为新的聚类中心。
- 重复步骤4和5，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
- 绘制聚类结果：将聚类结果可视化，可以使用散点图或其他合适的图表来展示不同簇的样本。
K-means的优势：
- 简单而高效：K-means算法简单易懂，计算效率高，适用于大规模数据集。
- 可解释性强：K-means的聚类结果易于解释和理解，每个样本都被分配到一个明确的簇。
- 可扩展性好：K-means算法可以扩展到高维数据集，并且可以处理各种类型的特征。
K-means的应用场景：
- 客户细分：通过对客户行为数据进行聚类，可以将客户划分为不同的群体，有助于进行个性化推荐、精准营销等。
- 图像分割：将图像中的像素点聚类到不同的簇，可以实现图像分割，用于计算机视觉、图像处理等领域。
- 文本聚类：将文本数据聚类到不同的簇，可以用于文本分类、信息检索等任务。
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Points.loc= KMeans(n_clusters=3, init=ClusterCentroidGuesses, n_init=1).fit(Poin
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X.loc[:,0] = Adult.loc[:,'age']kmeans</e
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lines above are used to remove some background from image
attempts=1
labels = label.flatten
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print(x)print(y_kmeans4)
print(kmeans</
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plt.show()
我
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X, t = make_swiss_roll(n_samples=1000, noise=0.2, random_state=42)kmeans = kmeans.fit(X)# Fitting the input data
labels = kmeans.predict(
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📷
忽略标签。
浏览 0提问于2020-07-19得票数 2
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我想绘制输出，就像一样。然而，问题是所有的例子都只使用少量的集群，通常是2或3个。如果你想要更多的集群，比如100，你该如何在scipy中绘制kmeans的输出呢？下面是我得到的信息： centroids,_ = kmeans(data,100) #do some
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浏览 12提问于2021-05-24得票数 0
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