mnist数据集kmeans
时间: 2023-11-10 21:07:10 浏览: 90
针对MNIST数据集进行KMeans聚类的步骤如下:
1. 加载MNIST数据集,将每张图片展开成一维向量。
2. 对数据进行归一化处理,使得每个特征的取值范围都在[0,1]之间。
3. 选择KMeans算法的聚类中心数量K。
4. 随机初始化K个聚类中心。
5. 对于每个样本,计算其与K个聚类中心的距离,将其归为距离最近的聚类中心所在的簇。
6. 对于每个簇,重新计算其聚类中心。
7. 重复步骤5和6,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。
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mnist手写数字数据集 kmeans
MNIST手写数字数据集是一个经典的机学习数据集,包含了大量的手写数字图片。它由60000个训练样本和00个测试样本组成,每个样本都是一个28x28像素的灰度图像,表示了0到9之间的一个数字。
K-means是一种常用的聚类算法,用于将数据集中的样本分成K个不同的簇。在MNIST数据集中,可以使用K-means算法对手写数字进行聚类,将相似的数字归为一类。
K-means算法的基本思想是随机选择K个初始聚类中心,然后迭代地将每个样本分配到最近的聚类中心,并更新聚类中心的位置。迭代过程会不断优化聚类结果,直到满足停止条件。
对于MNIST数据集,可以将每个样本表示为一个784维的向量(28x28=784),然后使用K-means算法对这些向量进行聚类。聚类结果可以用于手写数字识别、图像分类等任务。
编写python代码:用kmeans完成mnist数据集的读写工作
感谢您的提问。以下是关于您提出的问题的回答:
以下是Python代码,用k-means完成mnist数据集的读写操作:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.preprocessing import scale
# 获取MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist.data, mnist.target
# 数据集缩放
X = scale(X)
# k-means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(X)
# 输出聚类结果
print(kmeans.labels_)
```
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