from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # cluster_std 各个中心的标准差 X_train,y_train = make_blobs(n_samples=500, n_features=2, centers=3, cluster_std=[1.0,2.0,3.0]) #参数 # n_clusters 将预测结果分为几簇 kmeans = ...
# 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]...
除n_clusters外,其他参数都是KMeans算法的优化。 init:初始化方法,可选参数’k-means++’、'random’或给定一个ndarray数组,默认为k-means++。 n_int:KMeans算法以不同中心点运行的次数,最终的结果采用最好的输出。 max_iter:最大迭代次数,默认300 属性: cluster_centers_:array,簇的中心点坐标 labels_:每个...
print(X)fromsklearn.cluster import KMeans est=KMeans(n_clusters=3) est.fit(X) kc=est.cluster_centers_ y_kmeans=est.predict(X) print(y_kmeans,kc) print(kc.shape,y_kmeans.shape,X.shape) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y_kmeans,s=50,cmap='rainbow'); plt.show() 4. 鸢尾花...
importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansX=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,...
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,按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心(最相似)...
# 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...
fromsklearn.clusterimportKMeanskm=KMeans(4)# 获得4个质心x=test[['xx','yy']]km.fit(x)# 训练模型test['cluster_k4']=km.predict(x)# 分类完成test.sample(8)# 查看数据分类后的情况g=sns.FacetGrid(test,hue='cluster_k4',size=9)g.set(xlim=(-6,6),ylim=(-6,6))g.map(plt.scatter,'...
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...
3 sklearn.cluster.KMeans 3.1 重要参数n_clusters 3.1.1 先进行一次聚类看看吧 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 3.1.3 案例:基于轮廓系数来选择n_clusters 1 概述 1.1 无监督学习与聚类算法 在过去的五周之内,我们学习了决策树,随机森林,逻辑回归,他们虽然有着不...