fit_predict(X) # 训练聚类模型 silhouette_tmp = silhouette_score(X, labels_tmp) # 得到每个K下的平均轮廓系数 if silhouette_tmp > silhouette_int: # 如果平均轮廓系数更高 best_k = n_clusters # 保存K将最好的K存储下来 silhouette_int = silhouette_tmp # 保存平均轮廓得分 best_kmeans = model_...
接下来就是要使用K-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...
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 score(X[, y, sample_weight]):与K均值目标上X...
random.randint(4, size=20) # 合并数据 X = np.r_[X, noise] y = np.r_[y, noise_class] # 聚类 estimator = KMeans(init='random',n_clusters=4, algorithm='full') y_pred = estimator.fit_predict(X) clusters_centers = estimator.cluster_centers_ # 校正标签 y_pred = unify_label(...
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...
copy_x : 是否直接在原矩阵上进行计算。默认为True,会copy一份进行计算。 新建对象后,常用的方法包括fit、predict、cluster_centers_和labels。fit(X)函数对数据X进行聚类,使用predict方法进行新数据类别的预测,使用cluster_centers_获取聚类中心,使用labels_获取训练数据所属的类别,inertia_获取每个点到聚类中心的距离...
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...
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...
y_pred = bgm.fit_predict(X) np.round(bgm.weights_,2) 输出:array([0.4 , 0.33, 0.27, 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0. ]) 以上代码的执行逻辑是,初始化10个集群,不断调整有关集群数贝叶斯先验知识,来将不必要的集群权重设为0(或接近0),来确定最终K值。
kmeans.fit(X) y_kmeans = kmeans.predict(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = y_kmeans, s = 50, cmap = 'viridis') 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。