KMeans对象没有属性"cluster_centers_"的原因可能是由于以下几种情况: KMeans对象尚未进行拟合(fit)操作:在使用KMeans算法之前,需要先对数据进行拟合操作,即使用fit方法将数据传入KMeans对象中进行训练。只有在拟合完成后,才能访问"cluster_centers_"属性。
centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制居民区和配送站 ax[i].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=50, cmap='viridis', marker='o', alpha=0.6) ax[i].scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, marker='X') ax[i].set_title(f'Iteration {i + 1}') #...
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)# 创建KMeans实例，设置要形成的簇数 kmeans = KMeans(n_clusters=4)# 对数据进行拟合操作 kmeans.fit(X)# 获取聚类标签 labels = kmeans.labels_# 获取聚类中心 centers = kmeans.cluster_centers_# 可视化聚类结果...
每个聚类的中心点可以通过查看KMeans的cluster_centers_属性来确定。这些中心点在PCA降维的2D空间中给出了聚类的中心位置。 # 使用并行坐标轴进行可视化 plt.figure(figsize=(12, 6)) pd.plotting.parallel_coordinates(df.assign(cluster=df_pca['cluster']), 'cluster', colormap='viridis') plt.title('Paralle...
cluster center,该簇所有数据点的算术平均值 每个点到自己cluster center的距离比到其他cluster centers近 fromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y_true=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.6,random_state=0)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=50);fromsklearn.clusterimportKMeans ...
pre = cluster.fit_predict(X) # cluster_centers_属性用来查看质心 centroid = cluster.cluster_centers_ print(centroid) # inertia_属性是用来查看总距离平方和的 inertia = cluster.inertia_ print(inertia) # 聚类数据可视化 colors = ['red', 'pink', 'orange', 'gray'] ...
X,y=make_blobs(n_samples=2000,centers=blob_centers, cluster_std=blob_std,random_state=7) #绘制聚类数据图 defplot_clusters(X,y=None): plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=4) plt.xlabel("$x_1$",fontsize=14) plt.ylabel("$x_2$",fontsize=14,rotation=0) ...
centres= kmeans.cluster_centers_#聚类中心score_silhouette =silhouette_score(pcm_mfcc_audio,kmeans.labels_) silhouettescore.append(score_silhouette)print("第%d的时候,分类情况%s"%(i,kmeans.labels_)) score_calinski= calinski_harabaz_score(pcm_mfcc_audio, kmeans.labels_)#score_calinski越大越好print...
#聚类可视化centers=model_kmeans.cluster_centers_#类别中心print(centers) colors=['r','c','b'] plt.figure()forjinrange(3): index_set=np.where(y_pre==j) cluster=x.iloc[index_set] plt.scatter(cluster.iloc[:,0],cluster.iloc[:,1],c=colors[j],marker='.') ...
centers = kmeans.cluster_centers_ 下面给出的代码将帮助我们根据我们的数据绘制和可视化机器的发现,并根据要找到的簇的数量来拟合。 plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c = 'black', s = 200, alpha = 0.5); plt.show() 均值漂移算法 ...