进行变量分布的正态转换--用于客户细分 # 进行变量分布的正态转换importnumpyasnpfromsklearnimportpreprocessingquantile_transformer=preprocessing.QuantileTransformer(output_distribution='normal',random_state=0)# 正态转换## 插播:转换的方式有很多种,每种都会涉及一些咋看起来比较晦涩的统计学公式## 但请不要担心...
#只需将X修改即可进行其他聚类分析import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans kemans=KMeans(n_clusters=2) result=kemans.fit_predict(X) #训练及预测 print(result) #分类结果 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']...
现在是时候应用我们的K-Means聚类算法了。我们很幸运，Scikit-Learn很好地实现了K-Means算法，我们将使用它。因为我们知道我们要将文本分为3类（每个城市一个），所以我们将K值定义为3。kmeans = KMeans（n_clusters = 3）.fit（tfidf）print（kmeans）＃输出：[0 1 2]简而言之，这3个值就是我们的3个类。
为了使用k-means聚类算法,我们需要导入sklearn.cluster中的KMeans类,以及用于生成数据集的numpy库和用于数据可视化的matplotlib库。 python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 准备数据集: 在这个示例中,我们将随机生成一个二维数据集。当然,你也可以使用实际的...
fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt make_blobs:用于生成聚类算法的测试数据集。 KMeans:K-Means聚类算法。 silhouette_score:评估聚类效果的轮廓系数。 matplotlib.pyplot:用于绘制数据和聚类结果的图形。
1、导入数据 1 import pandas 2 from sklearn.cluster import KMeans 3 from sklearn.decomposition import PCA 4 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 7 f=open("D:\\学习资料\\Python数据挖掘实战课程课件\\7.1\\data.csv",encoding='UTF-8') ...
from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt #自己创建数据集 # n_samples:样本个数 # n_features:特征输 # centers:块的个数 # random_state:随机种子 n_samples = 500 centers = 4 X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, n_features=2, centers=centers, random_stat...
sklearn库算法包 sklearn库中已经有包装好的K-Means聚类算法,下面来展示一下其用法。我们使用sklearn的聚类数据集生成器,生成一些聚类数据,然后对其使用K-Means算法。如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns;sns.set()# for plot stylingimportnumpyasnpfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_...
fromsklearn.clusterimportKMeans KMeans传参详解: n_clusters : k值,聚类中心数量(开始时需要产生的聚类中心数量),默认为8 max_iter : 算法运行的最大迭代次数,默认300,凸数据集不用管这个数,凹数据集需要指定。 tol: 容忍的最小误差,当误差小于tol就会退出迭代(算法中会依赖数据本身),默认为1e-4 ...
4. Sklearn代码解读之k-means聚类算法 1. 聚类任务 “无监督学习”(unsupervised learning)可以对无标记数据进行训练获取其内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,其中聚类(clustering)是最常用、应用最广的任务。聚类是一种将划分类别未知的数据集自动形成簇结构的方法,聚类既能作为一个单独过程用于寻找数据内在的...