Python中多次迭代的聚类实现.docx
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：None
简介：
本文档探讨了在Python环境下通过多种迭代方法来优化聚类算法的过程和技巧，适用于数据分析与机器学习领域的研究者和技术爱好者。
聚类是一种常见的数据分析方法，它可以将数据集中的相似数据分组以更好地理解数据。在实际应用中通常需要多次迭代来优化结果。
首先我们需要导入必要的Python库：numpy用于数值计算、pandas进行数据处理以及sklearn提供各类机器学习算法包括聚类分析的实现。
接下来准备使用Iris数据集作为示例，它包含150个样本和4种特征（花萼长度、宽度及花瓣长度、宽度）。通过以下代码可以读取并转换为numpy数组：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 读入数据集文件
data = pd.read_csv(iris.csv)
# 将表格形式的数据转成用于机器学习的矩阵格式（即NumPy数组）
X = data.iloc[:, :-1].values
```
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
