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Python数据分析:电商背后的数据密码
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使用 sklearn 实现 K 均值聚类
数分进阶
2023-01-13 02:04:18
课时名称
课时知识点
使用 sklearn 实现 K 均值聚类
使用 sklearn 实现 K 均值聚类
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kMeans_k
均值
聚类
_K
均值
_Kmeans_K._
用Python
实现
机器学习的代码,适合初学者学习机器学习,K
均值
聚类
K
均值
积累算法.docx
基于python的k
均值
聚类
算法代码清单和图形截图,采用西瓜书4.0数据集,代码通俗易懂
机器学习中K
均值
聚类
算法的最佳
聚类
数确定与可视化
实现
内容概要:文章介绍了K-means
聚类
算法在无监督学习中的应用,重点讲解如何通过手肘法、轮廓系数法和CH值(Calinski-Harabasz Score)三种指标确定最佳
聚类
数,并结合Python代码
实现
聚类
分析与结果可视化。通过SSE变化曲线、轮廓系数评分和簇间/簇内离散度评估,综合判断最优K值,最终利用Matplotlib生成
聚类
散点图,并输出
聚类
结果至Excel文件。 适合人群:具备Python编程基础,熟悉
sklearn
库,从事数据分析、机器学习相关工作的初、中级研发人员或数据科学学习者。
使用
场景及目标:①在实际项目中确定K-means
聚类
的最优簇数量;②
实现
聚类
结果的可视化展示与数据导出;③理解手肘法、轮廓系数与CH值的原理及代码
实现
方式。 阅读建议:文中代码示例清晰,可直接替换为自有数据进行实践,建议结合真实数据集运行代码,深入理解各评估指标的变化趋势及其对
聚类
质量的影响。
k
均值
演示算法-pyhton 代码
需要在linux环境下面,需要klean,opencv等库
K
均值
聚类
K
均值
聚类
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