kmeans聚类算法建模过程
时间: 2023-10-29 07:54:09 浏览: 29
K-means聚类算法的建模过程如下:
1. 首先,我们需要准备数据集。可以随机生成一定数量的样本数据,每个样本包含两个特征。根据引用中的代码示例,我们可以使用`np.random.rand()`函数生成一个100x2的样本数据集。
2. 接下来,我们需要实例化Kmeans类,并设置簇的数量K。按照引用中的代码示例,我们可以使用`k = Kmeans()`来实例化Kmeans类,并将簇的数量K传递给它。
3. 然后,我们可以调用Kmeans类的方法,对数据集进行聚类分析,得到最终的分类结果。按照引用中的代码示例,我们可以使用`result = k(dataset, K)`来执行聚类算法,并将结果存储在`result`变量中。
4. K-means聚类算法的基本步骤如下:
a. 从原始数据中随机选择K个样本作为初始簇中心。
b. 计算每个样本与每个簇中心的距离,并将其分配给距离最近的簇。
c. 更新每个簇的中心,即取该簇中所有样本的平均值作为新的簇中心。
d. 重复步骤b和c,直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
5. 在建模过程中,我们还可以评估聚类结果。根据引用中的描述,Kmeans类的主要属性包括分类结果`belongs`(每个样本所属的簇),分类簇`piles`(每个簇中的样本数),簇中心`centres`(每个簇的中心)以及轮廓系数`sils`。轮廓系数可以用于评估聚类质量,值越接近1表示聚类效果越好。
综上所述,K-means聚类算法的建模过程包括准备数据集、实例化Kmeans类、执行聚类算法并得到分类结果、以及可选的聚类结果评估。