2. 引用Python库将样本分为两类(k=2),并绘制散点图: #只需将X修改即可进行其他聚类分析import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans kemans=KMeans(n_clusters=2) result=kemans.fit_predict(X) #训练及预测 print(result) #分类结果 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-ser...
df = pd.DataFrame(data)# 定义K-means模型,其中k=2kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)# 对数据进行拟合并获取聚类标签labels = kmeans.fit_predict(df[['X','Y']])# 将聚类标签添加到数据框中df['Cluster'] = labels# 打印带有聚类标签的数据框print(df)# 可视化结果plt.scatter(df[...
fit_predict(X) # 训练聚类模型 silhouette_tmp = silhouette_score(X, labels_tmp) # 得到每个K下的平均轮廓系数 if silhouette_tmp > silhouette_int: # 如果平均轮廓系数更高 best_k = n_clusters # 保存K将最好的K存储下来 silhouette_int = silhouette_tmp # 保存平均轮廓得分 best_kmeans = model_...
1 Kmeans模型理论 1.1 K-均值算法(K-means)算法概述 K-means算法是一种无监督学习方法,是最普及的聚类算法,算法使用一个没有标签的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-means算法具有一个迭代过程,在这个过程中,数据集被分组成若干个预定义的不重叠的聚类或子组,使簇的内部点尽可能相似,同时试图保持簇在不...
clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测print(clf.cluster_centers_)#输出5个类的聚类中心y_pred = clf.fit_predict(X)#用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测print(y_pred)#输出预测结果 ...
fit_predict()函数:计算聚类中心,并为输入的数据加上分类标签; 二、聚类步骤 导入包,准备数据 importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotasplt x=np.array([[15,17],[12,18],[14,15],[13,16],[12,15],[16,12],[4,6],[5,8],[5,3],[7,4],[7,2],[6,5]]) ...
# 调用Kmeans()fit_predict()方法进行计算 label = km.fit_predict(data) expenses = np.sum(km.cluster_centers_,axis=1) print('聚类中心个数:',len(expenses)) # 将城市按label分成设定的簇 CityCluster = [[],[],[],[]] # 将每个簇的城市输出 ...
kmeans.fit(X) y_kmeans = kmeans.predict(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c = y_kmeans, s = 50, cmap = 'viridis') centers = kmeans.cluster_centers_ 下面给出的代码将帮助我们根据我们的数据绘制和可视化机器的发现,并根据要找到的簇的数量来拟合。
Kmeans算法类型: Kmeans算法属于无监督学习的聚类算法.无监督学习是指没有明确的标签,这类问题没有标准的答案. Kmeans算法原理 什么是聚类? 所谓聚类问题,就是给定一个数据集D,其中每个样本具有n个属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能的高,而不同子集的元素相似度尽可能低...
一、scikit-learn中的Kmeans介绍 1、相关理论 2、主函数KMeans 3、简单案例一 4、案例二 5、案例四——Kmeans的后续分析 二、大数据量下的Mini-Batch-KMeans算法 主函数 : 三、sklearn中的cluster进行kmeans聚类 四、分类变量聚类方法的K-modes与K-prototype ...