>>> kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) >>> kmeans.labels_ array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32) >>> kmeans.predict([[0, 0], [12, 3]]) array([1, 0], dtype=int32) >>> kmeans.cluster_centers_ array([[10., 2.], [ 1., 2.]]) KMeans...
# 创建k均值对象,并将数据拟合到该对象中 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) # 打印聚类标签和聚类中心点 print(kmeans.labels_) print(kmeans.cluster_centers_) # 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, ...
class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=None, algorithm=’auto’) 1. 各输入参数的含义 n_clusters : int, optional, default: 8 表示的是要...
kmeans = KMeans(n_clusters=2,random_state=0).fit(X) # 训练 print(kmeans.labels_) # 训练数据的聚类结果 print(kmeans.predict([[0,0],[4,4]])) # 预测数据的类型 # 2.中心点与收敛值 print(kmeans.cluster_centers_) # 打印收敛中心 print(kmeans.inertia_) # 打印最短距离C值 # 3.查询...
w[3600:,2]=1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. K-Means 聚类 参数说明 n_clusters:聚类个数 random_state:控制参数随机性 cluster=KMeans(n_clusters=2,random_state=0) ...
式中,N表示某一类样本的总数, Su,v 表示该类中样本u和样本v的余弦相似度, Tf 表示阈值。 4.2 判别性评价指标 如果一个模式值出现在正类图像中,而不是在负类图像中,则称其为具有判别性。在本次实验中,使用视觉模式的平均分类精度来定义判别性,公式如下: ...
K-均值,也叫做k-means算法,最常见的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。假设将数据分成n个组,方法为: 随机选择K个点,称之为“聚类中心” 对于数据集中的每个数据,按照距离K个中心点的距离,将其和距离最近的中心点关联起来,与同个中心点关联的所有点聚成一类。
ax1.scatter(centroid[:,0],centroid[:,1] ,marker="x",s=15,c="black") plt.show() n_clusters= 4cluster_= KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X) inertia_=cluster_.inertia_ inertia_ n_clusters= 5cluster_= KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X) ...
kmeans=KMeans(n_clusters=CLUSTERS,random_state=0)labels=kmeans.fit_predict(img_vector)hex_colors=[rgb_to_hex(center)forcenterinkmeans.cluster_centers_]color_name={}forcinkmeans.cluster_centers_:h,name=findColorName(c)color_name[h]=name ...
model_kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)# 建立聚类模型对象 model_kmeans.fit(X)# 训练聚类模型 y_pre = model_kmeans.predict(X)# 预测聚类模型 # 模型效果指标评估 n_samples, n_features = X.shape# 总样本量,总特征数 ...