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...
# 多次运行 k-means 算法并选择最优结果best_inertia = np.infbest_labels = Nonebest_centroids = Nonefor _ in range(10): kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) labels = kmeans.fit_predict(data) if kmeans.inertia_ < best_inertia: best_inertia = kmeans.inertia_ ...
fit_predict(X) X['Cluster'] = X['Cluster'].astype('category') X.head() 绘图观察聚类情况: sns.repllot( x = 'Longitude', y = 'Latitude', hue='Cluster', data = X, height = 6 ) 此数据集的目标为MedHouseVal(median house value) 这些箱线图(box-plots)显示了MedHouseVal在每个聚类中...
pca = PCA(n_components=2) data_2d = pca.fit_transform(df_scaled) df_pca = pd.DataFrame(data_2d, columns=['PC1', 'PC2']) 模型训练 from sklearn.cluster import KMeans # 进行K-Means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) df_pca['cluster'] = kmeans.fit_predict(df_scaled) 可视化结果...
1.7Sklearn VS. 聚类 1.8降维 2.聚类之K-Means+31省市居民家庭消费调查 2.1K-Means方法 2.2K-Means的应用 拓展&改进 1.利用loadData方法读取数据 2.创建实例 3.调用Kmeans()、fit_predict()方法进行计算 defloadData(filePath):fr=open(filePath,'r+')lines=fr.readlines()retData=[]retCityName=[]for...
kmeans.fit(X) y_=kmeans.predict(X) plt.subplot(1,3,2) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c =y_) plt.title('KMeans聚类效果',pad = 20) GMM高斯混合模型聚类 gmm = GaussianMixture(n_components=3) y_=gmm.fit_predict(X) plt.subplot(1,3,3) ...
kmeans.fit(X) y_kmeans= kmeans.predict(X) In [7]: y_kmeans Out[7]: array([3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 0, ...
fit(X,y=None) 使用X 作为训练数据拟合模型. 如: kmeans.fit(X) 1. predict(X) 预测新的数据所在的类别. 如: kmeans.predict([[0, 0], [4, 4]]) array([0, 1], dtype=int32) 1. 2. clustercenters 获取集群中心的点坐标. 如:
导入k-means from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(X) y_kmeans = kmeans.predict...扩展k-means(SpectralClustering) from sklearn.datasets import make_moons X, y = make_moons(200, noise=.05...很明显这样划分有问题 对于make_moons的数据不推荐直接用k...
先看下用的VS的版本: 新建一个.Net Core Console的Project KMeansDemo 2. 添加Microsoft.ML nuget 1.2.0版本 将iris.data文件放到Project下的Data目录中,同时右键iris.data,设置为:始终复制 3. 添加鸢尾花数据、预测类实体类IrisData、ClusterPrediction ...