文件名称:
python 代码实现k-means聚类分析的思路(不使用现成聚类库)
开发工具:
文件大小: 62kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-19
详细说明：一、实验目标
1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。
2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论，发现能解释数据的最好的 K 值。二、算法原理
首先确定k，随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析，离某一个质点a相较于其他质点最近的点分配到a的类中，根据每一类mean值更新迭代聚类中心，在迭代完成后分别计算训 练集和测试集的损失函数SSE_train、SSE_test，画图进行分
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