http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#sklearn.cluster.KMeans #类簇的数量 clusters=3 #聚类 kmeans_model = KMeans(n_clusters=clusters).fit(X) #打印聚类结果 print('聚类结果:', kmeans_model.labels_) #聚类结果: [1 1 1 1 1 0 0 0 ...
(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)*10])clusterer=KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=10).fit(X)cluster_labels=
X,Y = make_blobs(n_samples=300,centers=centers,cluster_std=0.7,random_state=28) #构建kmeans算法 k_means = KMeans(init="k-means++",n_clusters=clusters,random_state=28) t0 = time.time() k_means.fit(X)#模型训练 km_batch = time.time()-t0#使用kmeans训练数据消耗的时间 print("K-Mea...
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,*,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='deprecated',verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs='deprecated',algorithm='auto',) n_cluster:是聚类的个数,是个超参数,默认值是8; init:是初始化质心的方法,默认“K-m...
from sklearn.cluster import KMeans, MiniBatchKMeans from sklearn.decomposition importPCAfrom sklearn.decomposition import TruncatedSVD from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer ...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
二、sklearn中的KMeans算法 聚类算法位于sklearn中有的cluster包下 用法如下：import sklearn.cluster as sc #导入聚类算法包n_clusters = 3 #质心数设定为3#训练数据cluster = sc.KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X)y_pred = cluster.labels_ #获取结果print(y_pred) #打印结果 三、...
sklearn KMeans 分类 import itertools import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans np.random.seed(1) # Set the number of samples, the means and # variances of each of the three simulated clusters...
计算k-means聚类。 fit_predictt(X[,y]): 计算簇质心并给每个样本预测类别。 fit_transform(X[,y]): 计算簇并 transform X to cluster-distance space。 get_params([deep]): 取得估计器的参数。 predict(X):predict(X) 给每个样本估计最接近的簇。
基于这个分布,我们来使用Kmeans进行聚类。首先,先来确定一下有几类 fromsklearn.clusterimportKMeans n_clusters=3cluster=KMeans(n_clusters=n_clusters,random_state=0).fit(X)#重要属性:labels_,查看聚好的类别,每个样本所对应的类y_pred=cluster.labels_ ...