开发聚类模型 from sklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfrom sklearn.decompositionimportPCAfrom sklearn.clusterimportKMeans#Normalize Numeric Featuresscaled_features = MinMaxScaler.fit_transform(df.iloc[:,3:5]) #Get2Principal Componentspca = PCA(n_components =2).fit(scaled_features)features_2d = pca....
接着,通过统计不同类别样本数目,使用pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()进行计算,并将结果存储在变量r1中。最后打印出每个聚类中心和其包含的样本数目。 最后一步是将聚类中心和对应样本数目放入一个DataFrame对象cluster_center中,并根据样本类别作为索引显示结果。 总之,这段代码实现了K-means聚类算法,...
如何用Kmeans和Kmedoids进行聚类分析?,本视频由百度文库提供,102次播放,好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台
「讲解」kmeans聚类原理和Python量子计算聚类Q-means实现,本视频由拓端数据科技提供,146次播放,好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台
一种基于数据高维化和Kmeans聚类的居民用电峰谷平时段划分方法.其包括利用用户信息采集系统收集居民日用电信息数据,得到统计时间周期内每日每小时居民负荷值;利用居民负荷值,通过数据高维化处理方法构建涵盖较长时间周期内每日负荷值的数据样本集,并确定数据样本集中样本个数;采用Kmeans算法,将数据样本集中全部样本划分为峰...
4. Annual Income (k$) : 用户的年收入 (千美元) 5. Spending Score (1-100) :用户消费习惯 (分数越高表示消费越多,反之亦然) 1 数据准备、清理和整理 #Import LibraryandLoad Fileimportpandas as pdimportnumpy as npdf = pd.read_csv('/kaggle/input/mall-customers/Mall_Customers.csv')df.info#...