层次聚类、k_means聚类-python源码
聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。逐次计算各簇中心的值为新的中心值,迭代更新,直至簇中心位置不再改变或者达到最大迭代次数。由这个定义,我们便可以知道,数据集并没有目标值。因此聚类算法属于无监督算法。
三特征值输入,单结果输出聚类。内含数据集、代码,可直接运行。
内含注释,结构清晰,代码简单,傻瓜式操作。
部分数据集:
部分代码:
-
#聚类总程序,可以用于k_means聚类、层次聚类
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import pandas
-
from sklearn.metrics import silhouette_score
-
from XJ_machine_learning1 import *
-
-
xj_plt_init()
-
jl_type='kmeans';test_num=500;open_save=1
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filename_xlsx= 'jldata.xls'
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filename_savetraintest='jl' jl_type '_1_0.csv';filename_savetrain= 'jl' jl_type '_1_1.csv';filename_savetest= 'jl' jl_type '_1_2.csv'
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data=pandas.read_excel(filename_xlsx , header=0)
-
#1计算距离
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data_distance=sch.distance.pdist(data,'euclidean')#欧氏距离产计算距离矩阵
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Z=sch.linkage(data_distance,'average')
-
#1寻找最优分类数量
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class_list=[2, 3, 4, 5, 6, 7]
-
class_scores=[]
数据原图:
聚类结果图:
源码下载地址:
链接:https://pan.百度.com/s/1Hzk0trmkdHr0GfmBjk2KGA
提取码:6666
-------------------------------------------------------我的其他代码--------------------------------------------------------
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