kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(X) # 获取聚类标签 y_kmeans = kmeans.predict(X) # 可视化聚类结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_kmeans, s=30, cmap='viridis') # 绘制聚类中心 centers = kmeans.cluster_centers_ plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c=...
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # cluster_std 各个中心的标准差 X_train,y_train = make_blobs(n_samples=500, n_features=2, centers=3, cluster_std=[1.0,2.0,3.0]) #参数 # n_clusters 将预测结果分为几簇 kmeans = ...
>>>fromsklearn.clusterimportKMeans>>>importnumpyasnp>>>X=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],...[10,2],[10,4],[10,0]])>>>kmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=0,n_init="auto").fit(X)>>>kmeans.labels_array([1,1,1,0,0,0],dtype=int32)>>>kmeans.predict([[0,0],...
(2) Mini Batch K-Means Mini Batch K-means是KMeans的一种变换,目的为了减少计算时间。其实现类是MiniBatchKMeans。Sklearn包中调用方法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.clusterimportMiniBatchKMeansX=[[1],[2],[3],[4],[3],[2]]mbk=MiniBatchKMeans(init='...
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=K) 1.n_cluster:聚类个数(即K),默认值是8。 2.init:初始化类中心的方法(即选择初始中心点的根据),默认“K-means++”,其他可选参数包括“random”。 3.n_init:使用不同类中心运行的次数,默认值是10,即算法会初始化10次簇中心,然后返回最好的一次聚类结果。
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.externals import joblib #模块二 import pandas as pd import matplotlib as mpl from scipy.spatial.distance import cdist #模块一 from sklearn import metrics #模块一 #从磁盘读取城市经纬度数据
importnumpy as npfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetrics plt.figure(figsize=(8,10)) plt.subplot(3,2,1) x1= np.array([1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 9]) x2= np.array([1, 3, 2, 2, 8, 6, 7, 6, 7, 1, 2, 1, 1, 3]) ...
kmeans类中参数和方法如下 class sklearn.cluster.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=None, algorithm=’auto’)fit(X[, y, sample_weight]) # 分簇训练fit_pred...
在python中实现k-means聚类,可以使用sklearn.cluster中的KMeans()函数同样使用iris数据集进行演示。 颜色代表聚类后得到的结果。 k-means优缺点 优点: (1)算法原理简单,聚类速度快。 (2)容易实现。 缺点: (1)k值需要事先给定,有时候不知道分成几类最合适。