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') 参数与接口详解见文末附录 例: >>> from sklearn.cluster import KMeans >>> import n...
y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=9).fit_predict(X) # 分别尝试n_cluses=2\3\4,然后查看聚类效果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) plt.show() # ⽤Calinski-Harabasz Index评估的聚类分数 print(calinski_harabaz_score(X, y_pred)) 三、聚类算法实现流程 k-means其...
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=1, algorithm='auto') 这些参数解释一下: n_clusters: 即 K 值,一般需要多试一些 K 值来保证更好的聚类效果。你可以随机设置一些...
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)#生成两个簇,.fit用训练集数据拟合模型 # 输出及聚类后的每个样本点的标签(即类别),预测新的样本点所属类别 print(kmeans.labels_) print(kmeans.predict([[0, 0], [4, 4], [2, 1]]))#.predict对新数据预测 1. 2. 3. 4. 5. 6....
2)对于 n=1, 2, ,,, N a) 将簇划分C初始化为Ct = Ø t=1,2,...k b)对于i=1, 2, ...m,计算样本 xi 和各个质心向量 μj(j = 1, 2, ... k)的距离:dij = || xi - μj ||22 ,将 xi 标记最小的为 dij 所对应的类别 λi 。此时更新 Cλi= Cλiυ {xi} c)对于...
(2) Mini Batch K-MeansMini Batch K-means是KMeans的一种变换,目的为了减少计算时间。其实现类是MiniBatchKMeans。Sklearn包中调用方法如下: from sklearn.cluster import MiniBatchKMeansX= [[1],[2],[3],[4],[3],[2]]mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10)clf...
我们通常会绘制轮廓系数分布图和聚类后的数据分布图来选择我们的最佳n_clusters。 fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_samples, silhouette_scoreimportmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib.cm as cmimportnumpy as np n_clusters= 4fig, (ax1, ax2)= plt.subplots(1, 2) ...
2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 基于这个分布,我们来使用Kmeans进行聚类。首先,我们要猜测一下,这个数据中有几簇? fromsklearn.clusterimportKMeans n_clusters= 3cluster= KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X) ...
n_clusters_ = len(np.unique(labels)) print("Estimated clusters:", n_clusters_) [[ 3.23005036 3.84771893] [ 3.02057451 9.88928991]] Estimated clusters: 2 下面给出的代码将帮助根据我们的数据绘制和可视化机器的发现,并根据要找到的聚类数量来拟合。
array([1, 1, 0, ..., 2, 2, 2]) # 预测值的簇类 y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=random_state).fit_predict(X) y_pred array([0, 0, 1, ..., 0, 0, 0], dtype=int32) X[:,0] # 所有行的第1列数据