基于西瓜书的聚类代码和介绍

def GMM_algorithm(iterMax,gmm,dataset): ''' 高斯混合聚类算法 :param iterMax: 最大迭代次数 :param gmm: 保存gmm模型的数据 :return: 簇划分结果 ''' step = 0 m = len(dataset) flagMat = np.mat(np.zeros((m, 1))) # 保存每个样本的簇标记 lateProbMat = np.mat(np.zeros((m,3))) #保存后验概率 while step 3): k += 1 print( k) mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr'] # 画出所有样例点 属于同一分类的绘制同样的颜色 for i in range(numSamples):

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      186614  2018-11-19 11:36  新建文件夹\密度.pdf
     文件        2072  2018-11-17 21:53  新建文件夹\密度聚类.txt
     文件        1218  2018-11-18 09:43  新建文件夹\密度聚类2代码.txt
     文件        1329  2018-11-18 11:20  新建文件夹\层次聚类.txt
     文件        5269  2018-11-17 15:59  新建文件夹\高斯聚类.txt
     目录           0  2018-11-20 09:39  新建文件夹\