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’) 1 重要参数n_clusters n_clusters是KMeans中的k,表示着我们告诉模型我们要分几...
r2=pd.DataFrame(kmeans.cluster_centers_) r=pd.concat([r2,r1],axis=1) r.columns=list(iris_names)+[u'类别数目'] print(r) #详细输出原结果 r_new=pd.concat([pd.DataFrame(iris_data),pd.Series(kmeans.labels_)],axis=1) r_new.columns=list(iris_names)+[u'类别数目'] r_new.to_excel...
k_means_cluster_center = k_means.cluster_centers_ mbk_cluster_center = mbk.cluster_centers_ print("K-Means算法聚类中心点:\n center=",k_means_cluster_center) print("Mini Batch K-Means算法聚类中心点:\n center=",mbk_cluster_center) order = pairwise_distances_argmin(k_means_cluster_center,...
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=...
这里还有一个原因,上面介绍了k-means++,sklearn.cluster.KMeans这个类对于初始聚类中心的选择刚好默认选择的就是k-means ++。 参数: n_clusters:整形,缺省值=8 【生成的聚类数,即产生的质心(centroids)数。】 max_iter:整形,缺省值=300 执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。
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sklearn库中处理kmeans聚类问题,用到的是sklearn.cluster.KMeans 这个类 KMeans中默认的参数 参数1 参数2 案列一 首先我们随机创建一些二维数据作为训练集,观察在不同的k值下Calinski-Harabasz分数。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#matplotlib inlinefromsklearnimportmetricsfromsklearn.datasets.samples...
from sklearn.cluster import KMeans 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=1,algorithm='auto') 参数: n_clusters: 整形,默认=8 【生成的聚类数,即产生的质心(centroids)数 ...
fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_samples,silhouette_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmimportnumpyasnpn_clusters=4fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2)fig.set_size_inches(18,7)ax1.set_xlim([-0.1,1])ax1.set_ylim([0,X.shape[0]+(n_clusters+1)...