此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化。 # 4.聚类结果可视化 fromsklearn.manifoldimportTSNE # 4.1 降维处理数据 tsne=TSNE(n_components=2,init='random',random_state=144).fit(x_) df=pd.DataFrame(tsne.embedding_) df['labels']= 1. 2....
# 使用PCA进行降维,以便更好地进行聚类分析pca = PCA(n_components=2) # 降至2维以便可视化 X_pca = pca.fit_transform(X_std) # 使用K-means进行聚类 k = 3 # 基于先前的分析决定将用户分为3个群体 kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42) y_kmeans = kmeans.fit_predict(X_pca) #...
n_clusters:int型,生成的聚类数,默认为8 max_iter:int型,执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。 默认值为300 n_init:int型,用不同的聚类中心初始化值运行算法的次数,最终解是在inertia意义下选出的最优结果。 默认值为10 init:有三个可选值:‘k-means++’、‘random’、或者传递一个ndarray向量。 1)...
class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, *, init='k-means++', n_init='warn', max_iter=300, tol=0.0001, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, algorithm='lloyd')[source] K-Means聚类。 在用户指南中了解更多信息。 参数 n_clusters:int,默认值为8 要形成的簇的数量以及要生成的质...
n_clusters表示打算聚类的数目,默认情况下是8; random_state表示产生随机数的方法。默认缺省值为None,此时随机数产生器是np.random所使用的RandomState实例。可以自定义一个RandomState实例类型作为参数,也可以使用一个整数来作为参数,此时这个整数表示产生随机数的种子,即类编号; ...
现在k=3来看看聚类效果,代码如下: 代码语言:javascript 复制 from sklearn.clusterimportKMeans y_pred=KMeans(n_clusters=3,random_state=9).fit_predict(X)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y_pred)plt.show() k=3的聚类的效果图输出如下:
) # Use the quick method and immediately show the figure kelbow_visualizer(KMeans(random_state...
一个random_state对应一个质心随机初始化的随机数种子。如果不指定随机数种子,则sklearn中的K-Means并不会只选择一个随机模式扔出结果,而会在每个随机数种子下运行多次,并使用结果最好的一个随机数种子来作为初始质心。 在sklearn中也可以使用参数n_init来选择(每个随机数种子下运行的次数),可以增加这个参数n_init...
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') 总结 如何区分k-means与knn: k-means是聚类算法,knn是有监督的分类算法;聚类没有标签,分类有标签 ...
digits=load_digits()print(digits.data.shape)kmeans=KMeans(n_clusters=10,random_state=0)clusters=kmeans.fit_predict(digits.data)print(kmeans.cluster_centers_.shape)fig,ax=plt.subplots(2,5,figsize=(8,3))centers=kmeans.cluster_centers_.reshape(10,8,8)foraxi,centerinzip(ax.flat,centers):...