Out: n_digits: 10, n_samples 1797, n_features 64 __________________________________________________________________________________ init time inertia homo compl v-meas ARI AMI silhouette k-means++ 0.30s 69432 0.602 0.650 0.625 0.465 0.598 0.146 rando…

1.用python实现K均值算法 import numpy as np x = np.random.randint(1,100,20)#产生的20个一到一百的随机整数 y = np.zeros(20) k = 3 print(x) print(y) def initcenter(x,k):#初始化聚类中心数组 return x[0:k].reshape(k) kc = initcenter(x,k) print(kc) def nearest(kc, i):#定义函数求出kc与i之差最小的数的坐…

import numpy as np x = np.random.randint(1,100,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 def initcenter(x,k): return x[:k] kc = initcenter(x,k) kc def nearest(kc,i): d=(abs(kc-i)) w=np.where(d==np.min(d)) return w[0][0] kc = initcenter(x,k) nearest(kc,56) def x…

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho…

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho…

应用场景: 可以应用在不同行业的客户分类管理上,比如航空公司,传统的RFM模型不再适用,通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析:基于消费者数据的精细化营销 应用价值: LRFMC模型构建之后使用了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进行细分,而不是传统的来与参考值对比进行手工分类,使得准确率和效率得到了大大提升,从而实现客户价值分析,进行精准的价格和服务设置: 经常买机票的朋友不知道有没有发现,机票的价格通常“阴晴不定”.3个月前是一个价格,2个月1个月1周前又是另一个价格:有…

# 导入第三方包import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import metrics # 随机生成三组二元正态分布随机数 np.random.seed(1234)mean1 = [0.5, 0.5]cov1 = [[0.3, 0], [0, 0.3]]x1, y1 = np.random.multivari…

@(131 - Machine Learning | 机器学习) 零. Goal How Unsupervised Learning fills in that model gap from the original Machine Learning work flow 2.How to compare different models developed using Unsupervised Learning for their relative strengths and relative…

1.思路 应用Kmeans聚类时,需要首先确定k值,如果k是未知的,需要先确定簇的数量.其方法可以使用拐点法.轮廓系数法(k>=2).间隔统计量法.若k是已知的,可以直接调用sklearn子模块cluster中Kmeans方法,对数据进行切割. 另外如若数据集不规则,存在量纲上的差异,也需要对其进行标准化处理. 2.数据的标准化处理 (minmax_scale为sklearn子模块processing 中 的函数),第一种方法为压缩变量为mean=0,std=1的无量纲数据,第二种方式会压缩变量…

preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到 pipeline 过程中. 数据标准化 标准化预处理函数: preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True): 将数据转化为标准正态分布(均值为0,方差为1) preprocessing.minmax_scale(X, feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True): 将数据…

# Extracting features from categorical variables #Extracting features from categorical variables 独热编码 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer onehot_encoder=DictVectorizer() instance=[{'city':'New York'},{'city':'San Francisco'}, {'city…

对数据按列属性进行scale处理后,每列的数据均值变成0,标准差变为1.可通过下面的例子加深理解: from sklearn import preprocessing import numpy as np 测试数据: X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]]) 使用sklearn进行scale处理时,有两种方式可供选择. 方式1:直接使用preprocessing.scale()方法: X_scaled = preproc…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247679 本blog内容有标准化.数据最大最小缩放处理.正则化.特征二值化和数据缺失值处理. 基础知识参考 [数据标准化/归一化normalization] [均值.方差与协方差矩阵] [矩阵论:向量范数和矩阵范数] Note: 一定要注意归一化是归一化什么,归一化features还是samples. 数据标准化:去除均值和方差进行缩放 Standardization: mean removal…

由于需要海量的进行聚类,所以将 k-means 算法自我封装成一个方便利用的库,可以直接调用得到最优的 k值 和 中心点: #!/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # k-means算法 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import metrics # sklearn官方文档 # http://scikit-learn.org/stable/mo…

目录 k-means k-means API k-means对Instacart Market用户聚类 Kmeans性能评估指标 Kmeans性能评估指标API Kmeans总结 无监督学习,顾名思义,就是不受监督的学习,一种自由的学习方式.该学习方式不需要先验知识进行指导,而是不断地自我认知,自我巩固,最后进行自我归纳,在机器学习中,无监督学习可以被简单理解为不为训练集提供对应的类别标识(label),其与有监督学习的对比如下: 有监督学习(Supervised Learning). 在有监督…

sklearn实现---归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()(最常用,易受异常值影响) sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.minmax_scale()(一般缩放到[0,1]之间,若新数据集最大最小值范围有变,需重新minmax_scale) sklearn.preprocessing.MinMaxScaler() sklearn.preprocessing.maxabs_s…

数据预处理 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-score标准化 z-score标准化指的是将数据转化成均值为0方差为1的高斯分布,也就是通常说的z-score标准化,但是对于不服从标准正态分布的特征,这样做效果会…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 数据预处理方法包括scale,normalization,Binarizer # -*- coding: utf-8 -*- ""&…

来源:, init='k-means++', n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto' ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 参数的意义: n_clusters:簇的个数,即你想聚成几类 init: 初始簇中心的获取方法 n_init: 获取初始簇中…

K-means方法及其应用 1.K-means聚类算法简介: k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低.主要处理过程包括: 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心. 2.对于剩下的点,根据其与聚类中心的距离,将其归入最近的簇. 3.对每个簇,计算所有点的均值作为新的聚类中心. 4.重复2.3直到聚类中心不再发生改变. 举例:对于A.B.C.D.E这5个点,我们先随机选择两个点作为簇中心点,标记为红色和黄色,对于第一次聚类结果,我们分别计算所有的…

预处理的几种方法:标准化.数据最大最小缩放处理.正则化.特征二值化和数据缺失值处理. 知识回顾: p-范数:先算绝对值的p次方,再求和,再开p次方. 数据标准化:尽量将数据转化为均值为0,方差为1的数据,形如标准正态分布(高斯分布). 标准化(Standardization) 公式为:(X-X_mean)/X_std 计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按其属性(按列进行)减去其均值,然后除以其方差.最后得到的结果是,对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差值为1. sklearn中…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-s…

概念: 聚类分析(cluster analysis ):是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术.聚类分析也叫分类分析,或者数值分类.聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或者相似度将其划分成若干个组,划分的原则是组内距离最小化而组间(外部)距离最大化.聚类和分类的不同在于:聚类所要求划分的类是未知的. 聚类度量的方法:分距离和相似度来度量. ​ ​ 聚类研究分析的方法: 1.层次的方法(hierarchical  method) 2.划分方法(par…

本篇文章主要简单介绍sklearn中的数据预处理preprocessing模块,它可以对数据进行标准化.preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到pipeline 过程中. 以下内容包含了一些个人观点和理解,如有疏漏或错误,欢迎补充和指出. 数据标准化 数据标准化:当单个特征的样本取值相差甚大或明显不遵从高斯正态分布时,标准化表现的效果较差.实际操作中,经常忽略特征数据的分布形状,移除每个特征均值,划分离散特征的标准差,从而等级化,进而实现数据中…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import cluster from sklearn.metrics import adjusted_rand_score from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): X, labels_true = make_b…

1. 生成随机的二维数据: import numpy as np x1 = np.array([1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 9]) x2 = np.array([1, 3, 2, 2, 8, 6, 7, 6, 7, 1, 2, 1, 3]) x = np.array(list(zip(x1, x2))).reshape(len(x1), 2) #先将x1和x2用zip组合,然后再转换成list,最后reshape print (x) 2.生成聚类标签:…

刚刚研究了Kmeans.Kmeans是一种十分简单的聚类算法.可是他十分依赖于用户最初给定的k值.它无法发现随意形状和大小的簇.最适合于发现球状簇.他的时间复杂度为O(tkn).kmeans算法有两个核心点:计算距离的公式&推断迭代停止的条件.一般距採用欧式距离等能够随意.推断迭代停止的条件能够有: 1) 每一个簇的中心点不再变化则停止迭代 2)全部簇的点与这个簇的中心点的误差平方和(SSE)的全部簇的总和不再变化 3)设定人为的迭代次数.观察实验效果. 当初始簇心选择不好的时候聚类的效果会非常…

from sklearn import preprocessing import numpy as np a = np.array([[10,2.7,3.6],[-100,5,-2],[120,20,40]],dtype=np.float64) print(a) print(preprocessing.scale(a)) from sklearn import preprocessing import numpy as np from sklearn.cross_validation impor…

1.K-Means聚类算法属于无监督学习算法. 2.原理:先随机选择K个质心,根据样本到质心的距离将样本分配到最近的簇中,然后根据簇中的样本更新质心,再次计算距离重新分配簇,直到质心不再发生变化,迭代结束. 3.簇内平方和Inertia:采用欧几里得距离,则一个簇中所有样本点到质心的距离的平方和.追求能够让簇内平方和最小化的质心. 4.用sklearn实现K-Means:from sklearn.cluster import KMeans #导入包 cluster = KMeans(n.clus…