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Python使用K-means實現(xiàn)文本聚類功能_python_腳本之家

實現(xiàn)思路是使用 K-means算法通過高頻詞對文本內(nèi)容進(jìn)行聚類,K-means算法實現(xiàn)原理簡單易于理解,缺點是詞與詞之間的順序性和相互關(guān)系不能在分類中得到體現(xiàn)。實現(xiàn)步驟如下: 使用jieba對文本內(nèi)容進(jìn)行分詞處理; 去掉停用詞; 使用TF-IDF算法將上一步過濾后的分詞列表轉(zhuǎn)換成矩陣形式; 使用K-means聚類算法對矩陣計算相似性; 獲取每個聚類
www.dbjr.com.cn/python/329900k...htm 2025-6-7

怎樣確定K-means算法中的k值_python_腳本之家

1. K-means算法 k-means算法是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的聚類算法,原理簡單實現(xiàn)容易,內(nèi)存占用量也比較小。但使用這個方法時,需要事先指定將要聚合成的簇數(shù) 。 在先驗知識缺乏的情況下,想要確定 是非常困難的。 目前常用的用來確定 的方法主要有兩種:肘部法、輪廓系數(shù)法。 2. 初始k值的選擇 1) 肘部法 肘部法所使用的聚...
www.dbjr.com.cn/python/323484g...htm 2025-5-29

linux中查看網(wǎng)卡流量六種方法_LINUX_操作系統(tǒng)_腳本之家

-b 用kbits/s顯示帶寬而不是kbytes/s 方法四、 iptraf 安裝方式: yum -y install iptraf iptraf是一個基于ncurses開發(fā)的IP局域網(wǎng)監(jiān)控工具,它可以實時地監(jiān)視網(wǎng)卡流量,可以生成各種網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計數(shù)據(jù),包括TCP信息、UDP統(tǒng)計、ICMP和OSPF信息、以太網(wǎng)負(fù)載信息、節(jié)點統(tǒng)計、IP校驗和錯誤和其它一些信息。 iptraf的參數(shù)列表 iptraf...
www.dbjr.com.cn/LINUXjishu/5936...html 2025-6-8

Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法之k均值聚類(k-means)_python_腳本之家

returnsse,clunew,data,k if__name__=='__main__': k=3#給出要分類的個數(shù)的k值 data=load()#裝載數(shù)據(jù) clu=random.sample(data[:,1:].tolist(),k)#隨機(jī)取質(zhì)心 clu=np.array(clu) sse,clunew,data,k=classify(data,clu,k) whilenp.any(sse!=0): sse,clunew,data,k=classify(data,clunew,...
www.dbjr.com.cn/article/1352...htm 2025-6-6

人工智能——K-Means聚類算法及Python實現(xiàn)_python_腳本之家

K-means聚類算法: K-均值算法的偽代碼如下: 1 2 3 4 5 6 Repeat { fori=1to m c(i) :=index (form1to K) of cluster centroid closest to x(i) fork=1to K μk :=average (mean) of points assigned to cluster k } 算法分為兩個步驟,第一個 for 循環(huán)是賦值步驟,即:對于每一個樣例 i...
www.dbjr.com.cn/article/2346...htm 2025-5-18

K-means聚類算法介紹與利用python實現(xiàn)的代碼示例_python_腳本之家

k-means算法是將樣本聚類成 k個簇(cluster),其中k是用戶給定的,其求解過程非常直觀簡單,具體算法描述如下: 1)隨機(jī)選取 k個聚類質(zhì)心點 2)重復(fù)下面過程直到收斂 { 對于每一個樣例 i,計算其應(yīng)該屬于的類: 對于每一個類 j,重新計算該類的質(zhì)心: }
www.dbjr.com.cn/article/1280...htm 2025-6-7

詳解基于K-means的用戶畫像聚類模型_python_腳本之家

使用K-means進(jìn)行用戶聚類劃分主要的目的是實現(xiàn)用戶畫像的電影推薦系統(tǒng),該推薦包括兩部分,第一部分通過協(xié)同過濾實現(xiàn)電影推薦 ,第二部分,構(gòu)建用戶畫像實現(xiàn)電影推薦,實現(xiàn)通過靜態(tài)屬性實現(xiàn):用戶性別,年齡,地域,角色(學(xué)生、上班族、待業(yè))、地域、婚姻狀態(tài),使用聚類(K-mens)算法對人群進(jìn)行劃分,實現(xiàn)相同人群的電影推薦,其次動態(tài)...
www.dbjr.com.cn/article/2483...htm 2025-5-28

Python實現(xiàn)K-means聚類算法并可視化生成動圖步驟詳解_python_腳本之家

隨即選取k個點作為初始中心點 whilekeep_changing: foriinrange(m): forjinrange(k): 計算每個點到center的距離 判斷離哪個點更近 forcenterinrange(k): 更新類別中心點的坐標(biāo) 用Python實現(xiàn)K-means聚類算法 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
www.dbjr.com.cn/article/2116...htm 2025-6-5

python中學(xué)習(xí)K-Means和圖片壓縮_python_腳本之家

K-Means的核心思想 k-means的核心算法也就上面寥寥幾句,下面將分三個部分來講解:初始化簇中心、簇分配、簇中心移動。 初始化簇中心 隨機(jī)取簇中心若是不幸,會出現(xiàn)局部最優(yōu)的情況;想要打破這種情況,需要多次取值計算來解決這種情況。 代價函數(shù) 代碼實現(xiàn)
www.dbjr.com.cn/article/1285...htm 2025-5-21

利用python實現(xiàn)聚類分析K-means算法的詳細(xì)過程_python_腳本之家

K-means算法是很典型的基于距離的聚類算法,采用距離作為相似性的評價指標(biāo),即認(rèn)為兩個對象的距離越近,其相似度就越大。該算法認(rèn)為簇是由距離靠近的對象組成的,因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標(biāo)。 算法過程如下: 1)從N個文檔隨機(jī)選取K個文檔作為中心點; ...
www.dbjr.com.cn/article/2295...htm 2025-6-5