K MEANS РЕАЛИЗАЦИЯ PYTHON

Алгоритм k-means является одним из самых простых и распространенных методов кластеризации в машинном обучении.

Основная идея заключается в разбиении множества объектов на несколько групп (кластеров), при этом каждый кластер содержит объекты, максимально похожие друг на друга.

Реализация алгоритма k-means на языке Python довольно проста.

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y = make_blobs(n_samples=10, centers=3, n_features=2, random_state=0)
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42).fit(X)
print(kmeans.labels_)


В данном примере мы использовали библиотеку sklearn для создания случайных данных (10 объектов с 2 признаками и 3 кластерами) и применили к ним алгоритм k-means.

Lecture 6: Kmeans Clustering Algorithm بالعربى

K-Means Clustering Algorithm with Python Tutorial

k mean example in python شرح عربي

K-Means Clustering Algorithm in Python - Practical Example - Student Clustering Example - sklearn

094 K means in Python

How to implement K-Means from scratch with Python

K-means Clustering From Scratch In Python [Machine Learning Tutorial]

Customer Segmentation Using K-Means Clustering - Machine Learning - GeeksforGeeks

StatQuest: K-means clustering

Новые материалы:

• Определить стоимость телеграммы при заданном тарифе за слово python
• Паттерн итератор python
• Python количество строк в файле
• Python pyttsx3 голоса
• Как сделать секундомер в python
• Как вывести print в несколько строк python
• Opencv python imread не работает
• Что выбрать 1с или python
• Python объединение матриц
• Привести к нижнему регистру python названия столбцов
• Пользовательские функции python
• Как преобразовать список в кортеж python
• Именованные сущности python
• Как установить библиотеку numpy в python
• Как вводить вещественные числа в python