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...
from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 示例数据 X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) # 创建KMeans模型并训练 kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0) kmeans.fit(X) # 预测新数据的簇标签 new_data = np.array(...
fromsklearn.clusterimportKMeans# 导入 sklearn.cluster.KMeans 类 importnumpyasnp X=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[10,2],[10,4],[10,0]]) kmCluster=KMeans(n_clusters=2).fit(X)# 建立模型并进行聚类,设定 K=2 print(kmCluster.cluster_centers_)# 返回每个聚类中心的坐标 #[[10., ...
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
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...
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...
fromsklearn.clusterimportKMeans n_clusters= 3cluster= KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X) y_pred=cluster.labels_ y_pred pre=cluster.fit_predict(X) pre==y_pred cluster_smallsub= KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X[:200]) ...
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_ ...
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 ...