python代码实现kmeans对鸢尾花聚类

导入第三方库和模型

python 复制代码
from sklearn import datasets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans

2、创建画图函数

python 复制代码
def draw_result(train_x, labels, cents, title):
    n_clusters = np.unique(labels).shape[0]#获取类别个数
    color = ["red", "orange", "yellow"]
    plt.figure()#创建一个新的图形窗口并开始绘图
    plt.title(title)
    for i in range(n_clusters):#range(3)=range(0,3):0,1,2
        current_data = train_x[labels == i]#把标签一致得所有样本点全拿出来
        plt.scatter(current_data[:, 0], current_data[:,1], c=color[i])#只显示鸢尾花第一个指标和第二个指标的值
        plt.scatter(cents[i, 0], cents[i, 1], c="blue", marker="*", s=100)#显示中心的的样本
    return plt
""" 画出聚类后的图像
labels: 聚类后的label, 从0开始的数字
cents: 质心坐标
n_cluster: 聚类后簇的数量
color: 每一簇的颜色
"""

3、主函数调用kmeans

python 复制代码
if __name__ == '__main__':
    iris = datasets.load_iris()#加载鸢尾花数据集
    iris_x = iris.data#数据部分,不带标签
    clf = KMeans(n_clusters=3, max_iter=10,n_init=10, init="k-means++",
    algorithm="full", tol=1e-4,n_jobs= -1,random_state=1)#创建聚类模型
    clf.fit(iris_x)#把样本150数据全部应用于聚类函数
    print("SSE = {0}".format(clf.inertia_))
    #inertia_ 属性表示聚类效果的评估指标,也称为簇内离差平方和(within-cluster sum of squares, WCSS)。它表示每个样本点到其所属簇的质心的距离的总和,该值越小表示样本点越接近于自己的簇中心,聚类效果越好。
    draw_result(iris_x, clf.labels_, clf.cluster_centers_, "kmeans").show()#plt.show() 显示图形
    '''
    iris_x:样本数据
    clf.labels_聚类聚出来的标签
    clf.cluster_centers_聚类出来的中心点
    "kmeans" 画图的标题
    ''' 

4、算法优缺点

优点

简洁明了,计算复杂度低。 K-means 的原理非常容易理解,整个计算过程与数学推理也不是很困 难。
收敛速度较快。通常经过几个轮次的迭代之后就可以获得还不错的效果。

缺点

结果不稳定。 由于初始值随机设定,以及数据的分布情况,每次学习的结果往往会有一些差异。 无法解决样本不均衡的问题。
对于类别数据量差距较大的情况无法进行判断。 容易收敛到局部最优解。 在局部最优解的时候,迭代无法引起中心点的变化,迭代将结束。
受噪声影响较大。 如果存在一些噪声数据,会影响均值的计算,进而引起聚类的效果偏差。

相关推荐
郭庆汝1 小时前
pytorch、torchvision与python版本对应关系
人工智能·pytorch·python
思则变4 小时前
[Pytest] [Part 2]增加 log功能
开发语言·python·pytest
漫谈网络5 小时前
WebSocket 在前后端的完整使用流程
javascript·python·websocket
try2find6 小时前
安装llama-cpp-python踩坑记
开发语言·python·llama
博观而约取7 小时前
Django ORM 1. 创建模型(Model)
数据库·python·django
精灵vector9 小时前
构建专家级SQL Agent交互
python·aigc·ai编程
Zonda要好好学习9 小时前
Python入门Day2
开发语言·python
Vertira9 小时前
pdf 合并 python实现(已解决)
前端·python·pdf
太凉9 小时前
Python之 sorted() 函数的基本语法
python
项目題供诗9 小时前
黑马python(二十四)
开发语言·python