3.2 先用sklearn.cluster.KMeans()聚类,再用sklearn.manifold.TSNE()降维显示 # -*- coding: utf-8 -*-# 使用K-Means算法聚类消费行为特征数据importpandasaspd# 参数初始化input_path='./demo.xlsx'# 销量及其他属性数据output_path='./data_type.xlsx'# 保存结果的文件名k=3# 聚类的类别iteration=500#...
1importnumpy as np2fromsklearn.clusterimportKMeans3frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D4importmatplotlib.pyplot as plt56data = np.random.rand(100, 3)#生成一个随机数据,样本大小为100, 特征数为378estimator = KMeans(n_clusters=3)#构造聚类器910y = estimator.fit_predict(data)#聚类1112label_pred ...
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