axi1.scatter(X[y==i, 0], X[y==i,1], marker='o', s=8, c=color[i] ) plt.show() 8,K-means聚类之一:k=3 使用sklearn的KMeans模块进行聚类分析,可以设置要聚几类。 此处k设置为3 from sklearn.cluster import KMeans n_clusters=3 cluster = KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=...
classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,*,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001, precompute_distances='deprecated',verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs='deprecated',algorithm='auto') 1. 2. ◐ 重要参数 --- n_clusters n_clusters就是指要形成的团簇数目以及要...
1fromsklearn.clusterimportKMeans2n_clusters=3#现在暂定分为3类3cluster=KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=0).fit(X[:200])4#取前200行数据进行训练5pre=cluster.labels_#前200行数据分类结果6centers=cluster.cluster_centers_#根据前200行数据计算出来最终的质心7pre2=cluster.predict(X)#根据上面...
cluster_std=0.60:聚类的标准差,控制聚类的紧凑程度。 random_state=0:设置随机种子以确保结果可重复。 3. 使用K-Means进行聚类 kmeans=KMeans(n_clusters=4,random_state=0)kmeans.fit(X) n_clusters=4:指定聚类的数量,即4个簇。 random_state=0:设置随机种子以确保结果可重复。 kmeans.fit(X):对数据X...
n_clusters =3# 设置聚类数量 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 ...
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 ...
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(image_array_sample) kmeans.cluster_centers_ labels = kmeans.predict(image_array) labels.shape image_kmeans = image_array.copy() for i in range(w*h): image_kmeans[i] = kmeans.cluster_centers_[labels[i]] ...
precompute_distances='deprecated', verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs='deprecated', algorithm='auto') n_clusters:int, default=8,簇的个数,即你想聚成几类 init:{'k-means++', 'random', ndarray, callable}, default=’k-means++’,初始簇中心的获取方法,'k-means ++':以一种...
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)# 创建KMeans实例，设置要形成的簇数 kmeans = KMeans(n_clusters=4)# 对数据进行拟合操作 kmeans.fit(X)# 获取聚类标签 labels = kmeans.labels_# 获取聚类中心 centers = kmeans.cluster_centers_# 可视化聚类结果...
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...