基于Python的K-means算法实现方式对比研究

• 作者: 王习涛
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: Python K-means Numpy 聚类
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 87-88,128
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.08.025

摘要

大数据时代的到来使Python语言受到越来越多的关注.在国际上,IEEE颁布的顶级编程语言交互排行榜中,Python已连续多年名列榜首,在国内,Python已经进入义务教育阶段小学课程.Python以其可读性强、使用范围广受到越来越多计算机使用人员的欢迎.Python在数据处理方面光彩夺目的表现得益于和其他过程控制语言的巨大不同,本文以经典K-means算法的实现为切入点,通过不同的编程方式实现同样的聚类过程,在UCI和生成数据集上分别运行不同程序,发现采用Numpy数据处理库可以显著提升程序运行效率,减少运行时间,展现出Python向量式数据计算的巨大优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王习涛	河南省统计局数据管理中心	3	0	0.0	0.0