from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import classification_report iris = load_iris() labels = KMeans(n_clusters=3).fit_predict(iris.data) print(classification_report(iris.target,labels)) plt.scatter(iris_reduce[:,0],iris_reduce[:,1]...
我一个字也看不懂为啥邀我答？？？
使用各个簇误差平方和的总和，即 然后绘制一条曲线，使用肘部定则确定最佳的聚类数