print(petal_len) k_means=KMeans(n_clusters=3)#三个聚类中心 result=k_means.fit(petal_len)#Kmeans自动分类 kc=result.cluster_centers_#自动分类后的聚类中心 y_means=k_means.predict(petal_len)#预测Y值 plt.scatter(petal_len,np.linspace(1,150,150),c=y_means,marker='+') plt.show() #4....
from sklearn.cluster import KMeans 1. 2. 3. 2.2生成数据集 # make_blobs:生成聚类的数据集 # n_samples:生成的样本点个数,n_features:样本特征数,centers:样本中心数 # cluster_std:聚类标准差,shuffle:是否打乱数据,random_state:随机种子 X, y = make_blobs(n_samples=150, n_features=2,centers=3...
# 创建KMeans模型并训练 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]...
需要用到的python库: xlrd:读取Excel中的数据 pandas:数据处理 numpy:数组 sklearn:聚类 代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 importxlrdimportpandasaspdimportnumpyasnp from sklearn.clusterimportKMeans #从Excel中读取数据存入数组 rawData=xlrd.open_workbook('kmeansdata.xlsx')table=rawData.sh...
cluster_ = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X) inertia_ = cluster_.inertia_ inertia_ 1. 2. 3. 4. 执行结果如下图所示: 如果换成 6: AI检测代码解析 n_clusters = 6 cluster_ = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X) ...
1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程,算法分为四个步骤: (x,k,y) 1) 选取数据空间中的K个对象作为初始中心,每个对象代表一个聚类中心; def initcenter(x, k): kc 2) 对于样本中的数据对象,根据它们与这些聚类中心的欧氏距离,按距离最近
from text_fetcher import TextFetcherfrom nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.tokenize import word_tokenizefrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.cluster import KMeansimport nltkdef preprocessor(text): nltk.download('stopwords') tokens = word_tokenize(text) ret...
版本:Python3 内容 本节分享一个在sklearn中使用聚类算法时,比较常用的输出工具,输出各个簇中包含的样本数据,以下是其具体的实现方式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 kmeans_model = KMeans(init="k-means++",n_clusters=t) kmeans_model.fit(tf_matrix) # 训练是t簇,指定数据源 #...
# Python脚本# 导入需要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportpairwise_distances_argminfromsklearn.datasetsimportload_sample_imagefromsklearn.utilsimportshuffle# 导入数据,探索数据china=load_sample_image("china.jpg")chinachina.dtypechina.shapechi...
from sklearn.cluster import KMeans 5,引入matplotlib库 matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。 matplotlib算是python绘图的元老级库,类似编程语言里的C语言。很多其它的python绘图库是基于matplotlib开发的,比如seaborn、ggplot、plotnine、holoviews、basema...