data= make_blobs(n_samples=2000, centers=[[1,1], [-1, -1]],cluster_std=0.7, random_state=2018) X= data[0] y= data[1] #设置聚类数量 n_clusters= 2 #建立聚类模型对象 kmeans= KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=2018) #训练聚类模型 k...
AI代码解释 >>>importnumpyasnp>>>from sklearn.clusterimportKMeans>>>kmeans_model=KMeans(n_clusters=3,random_state=1).fit(X)>>>labels=kmeans_model.labels_>>>metrics.calinski_harabaz_score(X,labels)560.39...
data = make_blobs(n_samples=2000, centers=[[1,1], [-1, -1]], cluster_std=0.7, random_state=2018) X = data[0] y = data[1] #设置聚类数量 n_clusters = 2 # 建立聚类模型对象 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=2018) # 训练聚类模型 kmeans.fit(X) # 预测聚类...
b)找到最接近的两个类并合并成一类, 于是总的类数少了一个. c)重新计算新的类与所有旧类之间的距离. d)重复第2步和第3步, 直到最后合并成一个类为止(此类包含了N个对象). 3)图解过程 图6 4)Hierarchical Clustering算法函数 a)sklearn.cluster.AgglomerativeClustering b)主要参数(详细参数) n_clusters:聚...
cluster=AgglomerativeClustering(n_clusters=2,affinity='euclidean',linkage='ward')cluster.fit_predict(data_scaled) 由于我们定义了 2 个簇,因此我们可以在输出中看到 0 和 1 的值。0 代表属于第一个簇的点,1 代表属于第二个簇的点。 代码语言:javascript ...
n_clusters_per_class=1, random_state=4) # 为每个类的样本创建散点图 forclass_valueinrange(2): # 获取此类的示例的行索引 row_ix = where(y == class_value) # 创建这些样本的散布 pyplot.scatter(X[row_ix,0], X[row_ix,1]) # 绘制散点图 ...
# 定义数据集X, y = make_classification(n_samples=1000,n_features=2,n_informative=2,n_redundant=0,n_clusters_per_class=1,random_state=4)# 为每个类的样本创建散点图for class_value in range(2):# 获取此类的示例的行索引row_ix = where(y == c...
在应用 LOF 算法前,先用 K-Means 聚类算法,将原始数据聚成 n_clusters 簇。对其中的每一簇,计算簇的中心 C_i ,求出该簇中所有点到该中心的平均距离并记为该簇的半径 R_i 。对该类中所有点,若该点到簇中心的距离大于等于 R_i 则将其放入“离群点候选集” \bar{D} ,最后对 \bar{D} 中的数据使用...
n_clusters=3 plt.plot(optimalK.gap_df.n_clusters.values, optimalK.gap_df.gap_value.values, linewidth=2) plt.scatter(optimalK.gap_df[optimalK.gap_df.n_clusters == n_clusters].n_clusters, optimalK.gap_df[optimalK.gap_df.n_clusters == n_clusters].gap_value, s=250, c='r') ...
n_clusters:整数,指定要形成的聚类数目。 init:字符串或ndarray,指定初始质心。默认为’k-means++’,表示使用k-means++算法进行初始化。 n_init:整数,指定用不同的质心初始化方法运行算法的次数。默认为10,表示运行10次算法,选择最优的结果。 max_iter:整数,指定算法的最大迭代次数。默认为300。 tol:浮点数,指...