上述代码中,我们首先使用make_blobs函数生成模拟数据,然后使用KMeans算法进行聚类分析。通过predict方法获取每个样本的聚类标签,并使用scatter函数绘制聚类结果。最后,将聚类中心以黑色点的形式绘制在图表中。 四、注意事项 在使用KMeans算法时,需要根据实际数据选择合适的聚类数目n_clusters。聚类数目过少可能导致信息丢失,...
estimator初始化Kmeans聚类;estimator.fit聚类内容拟合; estimator.label_聚类标签,这是一种方式,还有一种是predict;estimator.cluster_centers_聚类中心均值向量矩阵 estimator.inertia_代表聚类中心均值向量的总和 4、案例二 案例来源于:使用scikit-learn进行KMeans文本聚类 代码语言:javascript 复制 from sklearn.clusterimp...
(X, kmeans_model.labels_,metric='euclidean')) ,fontproperties=font) # 图像向量化 importnumpy as npfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.utilsimportshuffleimportmahotas as mh original_img=np.array(mh.imread('tree.bmp'),dtype=np.float64)/255original_dimensions=tuple(original_img.shape) width...
importnumpyasnp from sklearn.clusterimportKMeans data = np.random.rand(100, 3) #生成一个随机数据,样本大小为100, 特征数为3 #假如我要构造一个聚类数为3的聚类器 estimator = KMeans(n_clusters=3)#构造聚类器 estimator.fit(data)#聚类 label_pred = estimator.labels_ #获取聚类标签 centroids = e...
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 ...
K-Means 聚类 : 把一堆数据分成A组,算出中心位置 实验 代码: import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cluster import KMeans import pandas #训练数据 url = "F:/work/learn/mean.data" label = ['XX', 'YY'] ...
Python包:sklearn、numpy、matplotlib 一、导入需要的Python包 1. K-means在sklearn.cluster中,用到K-means聚类时,我们只需: from sklearn.cluster import KMeans 1. K-means在Python的三方库中的定义是这样的: class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300...
from sklearn.metrics import silhouette_samples, silhouette_score kmodel=KMeans( n_clusters=8, #默认值为8 random_state=10, #如果想要聚类结果每次一样,随便写个数 init="k-means++", #初始质心,默认k-means++,还可选择‘random’ n_init=10, #设置选择质心种子运行次数,默认为10次。返回质心最好的...
# 设定聚类类别为2个，最大迭代次数为10次 labels = kmeans(X, 2, 10)# 打印每个样本所属的类别...
1. 基于KMeans函数聚类算法的简单示例 下面给出一个简单的K-means聚类算法实现方法: 首先是数据集的构建与可视化 fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建自己的数据集并绘制数据集X, y = make_blobs( n_samples=500,# 样本数n_features=2,# 特征数centers=4# 质心数)# 每个簇...