fit_predict方法是K-means算法中的一个重要步骤,它用于完成聚类并生成预测结果。具体步骤如下: 1. 初始化:选择K个中心点作为初始簇的代表。 2. 分配数据点:根据数据点与中心点之间的距离,将每个数据点分配给最近的中心点所代表的簇。 3. 计算新的中心点:根据每个簇中所有数据点的平均值,计算新的中心点。 4...
(4)algoritm为kmeans的实现算法:auto/full/elkan。 创建好kmeans类后就使用它,方法有fit和predict两个函数,也可合并为fit_predict函数。fit对数据进行聚类,predict针对data每个样本的聚类结果,确定所属类别。 (pred=KMeans(n_clusters=4).fit_predict(list1)) 一般情况下特征数大于2,但可视化时用2维特征就可以,...
你可以单独使用 fit 函数和 predict 函数,也可以合并使用 fit_predict 函数。其中 fit(data) 可以对 data 数据进行 k-Means 聚类。predict(data) 可以针对 data 中的每个样本,计算最近的类。 下面我们先跑一遍20支亚洲球队的聚类问题:数据集在这下载 # coding: utf-8 fromsklearn.clusterimportKMeans fromsklea...
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) kmeans_clusters = kmeans.fit_predict(data) pca = PCA(n_components=2) reduced_data = pca.fit_transform(data) plt.figure(figsize=(8, 6)) scatter = plt.scatter(reduced_data[:, 0], reduced_data[:, 1], c=kmeans_clusters, cmap='viri...
y_pred = kmeans.fit_predict(X) 在这里,我们指定要将数据聚成4个类别。max_iter代表每次迭代的最大次数。n_init代表KMeans类执行k-means算法的次数。每次迭代之后,我们可以通过使用KMeans类中的clustercenters属性,来获取每个类别的中心。 # 获取聚类中心centroids = kmeans.cluster_centers_# 可视化聚类结果,颜色...
MEANS算法进行数据的聚类操作了,由下面的输出可以看到kmeans.fit_predict(X)与kmeans.labels_ 得到的预测结果是一样的,可以通过kmeans.cluster_centers_方法查看聚类后质心的坐标,最后的预测也和之前的其他模型使用一样,传入数据后kmeans.predict...
3.fit_predict():计算簇中心以及为簇分配序号 重点方法解释: data,cityName = loadData('city.txt') #loadData()函数是我们自己定义的,具体代码为: View Code 注意:loadData()函数中的readlines()方法一次性读取整个文件,类似于.read() retCityName用于存储城市名称; ...
Bug description summary TypeError Traceback (most recent call last) /var/folders/js/lpf4z00557sb1m38br8bzj_476fsrl/T/ipykernel_16178/3403943172.py in 8 random_state=0, 9 ) ---> 10 fda_clusters = fda_kmeans.fit_predict(X) ~/miniconda3/env...
fit_predict(X[, y, sample_weight]):计算聚类中心并预测每个样本的聚类索引 fit_transform(X[, y, sample_weight]):计算聚类并将X转换为聚类距离空间 get_params([deep]):获取此估计量的参数 predict(X[, sample_weight]):预测X中每个样本所属的最近簇 ...
fit_predict:计算聚类中心并预测每个样本的聚类索引。 predict:预测,依据与聚类中心的远近进行类别预测 KMeans聚类实例: 本文仅展现聚类的过程及代码,可视化的代码不再展现 为了更好的可视化聚类效果,我们使用如下图所示的二维数据进行聚类: Kmeans最优聚类数目的确定 ...