扫码阅读
手机扫码阅读
使用scipy.cluster快速实现聚类算法
17 2024-10-26
我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号
摘要
聚类是一种无监督学习方法,用于将数据划分为相似特征的群集。这篇文章详细介绍了如何使用Scipy库来实现聚类分析,揭示了聚类背后的原理,并通过一个K均值算法的例子,展示了具体实现步骤和结果可视化。
原理介绍
聚类的目的是将数据点分为高内聚低耦合的群集。Scipy提供了多种聚类算法,包括K均值、DBSCAN和层次聚类等。K均值算法通过随机初始化聚类中心,将数据点分配给最近的中心,然后更新中心为所属数据点的平均值,这一过程重复进行直至聚类中心稳定。
案例
在一个简单的例子中,首先导入必要的库和模块,然后生成随机数据点。使用K均值算法对数据进行聚类,其中K的值为3。通过分配数据点到最近的聚类中心,并不断更新聚类中心点,得到最终的聚类结果。
总结
文章总结了使用Scipy进行聚类的过程,从原理到实际案例,说明了如何利用K均值算法进行有效的数据聚类和结果可视化。这为数据分析和模式识别提供了有力的工具。
想要了解更多内容?
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号
Python学习杂记的其他文章
Python机器学习常用库介绍
在 Python 的机器学习领域,有许多常用且强大的库。这些库提供了各种工具和功能,使得开发者能够轻松地构建、训练和部署机器学习模型。
一文了解Python中全局变量和局部变量
在Python编程中,变量的作用域是一个重要的概念,它决定了变量在程序中的可见性和生命周期。
OR-tools使用介绍(二)
接上期,OR-tools 最核心的功能是解决车辆路径问题。其提供了车辆路径问题的不同场景的建模,本文介绍OR-tools解决车辆路径问题的方法。
python自带的os库基础使用
在操作系统中,os是一个非常重要的概念。Python的os模块提供了一种方法,可以让我们在Python中使用。
Numpy进行数据分析常用的30个操作
NumPy 是 Python 中用于科学计算的一个基础库,它提供了对多维数组对象的支持以及对这些数组的高效操作。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
软件研发质量管理体系建设
白皮书上线