我对python中的kmeans聚类有疑问。所以我是这样分析的:fromsklearn.clusterimportKMeanskm=KMeans(n_clusters=12,random_state=1)new=data._get_numeric_data().dropna(axis=1)km.fit(new)predict=km.predict(new)如何将具有聚类结果的列作为附加列添加到我的第一个数据框“数据”中？谢谢! 最佳答案 假设列长度与数据框df中的每一列相同，您需要做的就是:df['NEW_COLUMN']=pd.S
假设一个包含1000行的数据框。每行代表一个时间序列。然后我构建了一个DTW算法来计算2行之间的距离。我不知道下一步该怎么做才能完成数据框的无监督分类任务。如何标记数据框的所有行？ 最佳答案 定义KNNalgorithm=K-nearest-neighbourclassificationalgorithmK-means=centroid-basedclusteringalgorithmDTW=DynamicTimeWarpingasimilarity-measurementalgorithmfortime-series我在下面逐步展
我有一个包含38间公寓及其早上、下午和晚上的用电量的数据集。我正在尝试使用scikit-learn中的k-Means实现对该数据集进行聚类，并得到了一些有趣的结果。第一个聚类结果:一切都很好，对于4个集群，我显然得到了与每个公寓关联的4个标签-0、1、2和3。使用KMeans的random_state参数>方法，我可以修复其中随机初始化质心的种子，因此我始终如一地获得归因于相同公寓的相同标签。但是，由于此特定案例涉及能源消耗，因此可以在最高和最低消费者之间执行可衡量的分类。因此，我想将标签0分配给消费水平最低的公寓，将标签1分配给消费多一点的公寓，依此类推。截至目前，我的标签是[213
我正在尝试使Blaze数据对象适合scikitkmeans函数。fromblazeimport*fromsklearn.clusterimportKMeansdata_numeric=Data('data.csv')data_cluster=KMeans(n_clusters=5)data_cluster.fit(data_numeric)数据样本:ABC1323455792896721它的抛出错误:我已经能够使用PandasDataframe做到这一点。有什么方法可以将blaze对象提供给此函数？ 最佳答案 我认为您需要在适合之前
我正在研究RNA结构进化的python项目(表示为字符串，例如:“(((...)))”，其中括号代表碱基对)。关键是我有一个理想的结构和一个朝着理想结构进化的人口。我已经实现了所有内容，但是我想添加一个功能，我可以获得“桶数”，即每一代人口中k个最具代表性的结构。我正在考虑使用k-means算法，但我不确定如何将它用于字符串。我找到了scipy.cluster.vq但我不知道如何在我的案例中使用它。谢谢! 最佳答案 如果使用scipy.cluster.vq.kmeans，您将面临的一个问题是该函数使用欧氏距离来衡量接近度。要将您的问
今天我想学习一些关于K-means的知识。我已经了解算法并且我知道它是如何工作的。现在我正在寻找正确的k...我发现肘部标准是一种检测正确k的方法，但我不明白如何将它与scikitlearn一起使用？!在scikitlearn中，我以这种方式对事物进行聚类kmeans=KMeans(init='k-means++',n_clusters=n_clusters,n_init=10)kmeans.fit(data)所以我应该为n_clusters=1...n执行几次并观察错误率以获得正确的k吗？认为这会很愚蠢并且会花费很多时间？! 最佳答案
在Wikipediapage，描述了一种肘部方法，用于确定k-means中的聚类数。Thebuilt-inmethodofscipy提供了一个实现，但我不确定我是否理解他们所说的失真是如何计算的。Moreprecisely,ifyougraphthepercentageofvarianceexplainedbytheclustersagainstthenumberofclusters,thefirstclusterswilladdmuchinformation(explainalotofvariance),butatsomepointthemarginalgainwilldrop,gi
一、教程说明 EM算法就是expectmaxmise算法，就是“期望最大化”的缩写。本篇首先提出：1什么是期望？2期望最大化是个啥意思？k-mean聚类中如何用EM算法？ 所涉及的概念： 期望 期望的加权平均理解 概率模型和统计模型 期望最大化 k-mean算法的原理二、什么是期望？2.1从一个思想实验入门 在回答这个概念之前，我们可以做一个思想实验。 假如：我们这里有一枚六面骰子 1）每次掷出“1”奖励一块钱，那么掷出100次，您能得到几块钱？ 我们很容易想到：掷出100次，获得“1”的次数大约100/6次,每次的1块，总
一、教程说明 EM算法就是expectmaxmise算法，就是“期望最大化”的缩写。本篇首先提出：1什么是期望？2期望最大化是个啥意思？k-mean聚类中如何用EM算法？ 所涉及的概念： 期望 期望的加权平均理解 概率模型和统计模型 期望最大化 k-mean算法的原理二、什么是期望？2.1从一个思想实验入门 在回答这个概念之前，我们可以做一个思想实验。 假如：我们这里有一枚六面骰子 1）每次掷出“1”奖励一块钱，那么掷出100次，您能得到几块钱？ 我们很容易想到：掷出100次，获得“1”的次数大约100/6次,每次的1块，总
目录前言一、用户画像概述1.用户画像2.为何用聚类算法作用户画像二、数据质量校验1.数据背景2.数据说明三、数据预处理1.数据空缺值检验 2.数据归一化四、K-means聚类step1:选取K值手肘法step2:计算初始化K点step3:迭代计算重新划分五.画像分析前言该项目算是非常经典的金融业务用户画像的基础分析了，主要根据用户信用卡使用行为数据进行分析，根据收集到的不同字段信息，对每个用户划分类别。这里需要说明一下的是，聚类模型只是将具有相似行为的大部分用户聚集到一个类别里面，这点并不会考虑到每个字段的含义，也就是分成的类别并不是用户价值等级，此类别仅仅是这个类别大体相同的信用卡用户行为对
