kmCluster = KMeans(n_clusters=2).fit(X)# 建立模型并进行聚类,设定 K=2print(kmCluster.cluster_centers_)# 返回每个聚类中心的坐标#[[10., 2.], [ 1., 2.]] # print 显示聚类中心坐标print(kmCluster.labels_)# 返回样本集的分类结果#[1, 1, 1, 0, 0, 0] # print 显示分类结果print(kmC...
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、基于sklearn的kmeans压缩图片...
使用sklearn的kmeans算法非常简单,只需调用KMeans类的fit方法即可。 ```python from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(data) ``` 在这个例子中,我们将数据集分成两个簇,n_clusters参数即为簇的个数。fit方法将根据数据集对簇中心进行初始化,并进行迭代优化。 2.4 获取结果...
clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测print(clf.cluster_centers_)#输出5个类的聚类中心y_pred = clf.fit_predict(X)#用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测print(y_pred)#输出预测结果 AI代码...
确保您已经正确地训练了KMeans模型。如果在训练过程中出现了错误,或者模型没有被正确初始化,那么predict方法可能也会出现问题。确保您的训练数据是有效的,并且fit方法被正确调用。 查看文档和示例代码:参考Scikit-learn的官方文档和示例代码,确保您的代码遵循了正确的使用方式。有时候,错误的用法或者对API的不理解都可能...
用法: fit(X[,y]): 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) ...
用法: fit(X[,y]): 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。 score(X[,y]): 计算聚类误...
cluster.KMeans AP聚类 cluster.AffinityPropagation 均值漂移 cluster.MeanShift 层次聚类 cluster.AgglomerativeClustering DBSCAN cluster.DBSCAN BIRCH cluster.Birch 谱聚类 cluster.SpectralClustering 4.降维任务 降维方法 加载模块 主成分分析 decomposition.PCA
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_ ...
而将一个数据集中的所有簇的簇内平方和相加,就得到了整体平方和(Total Cluster Sum of Square)。整体平方和越小,代表着每个簇内样本越相似,聚类的效果就越好。因此KMeans追求的是,求解能够让Inertia最小化的质心。 实际上,在质心不断变化不断迭代的过程中,总体平方和是越来越小的。我们可以使用数学来证明,当...