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....
# 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]...
filepath='E:/python/Spyder_analysis/课程数据/聚类/31省市居民家庭消费水平-city.txt' data,cityName=loadData(filepath) #利用loadData方法读取数据 km=KMeans(n_clusters=3) #创建实例 label=km.fit_predict(data) #调用Kmeans() fit_predict()方法进行计算 expenses=np.sum(km.cluster_centers_,axis=1)...
from sklearn.clusterimportKMeans #从Excel中读取数据存入数组 rawData=xlrd.open_workbook('kmeansdata.xlsx')table=rawData.sheets()[0]data=[]foriinrange(table.nrows):ifi==0:continueelse:data.append(table.row_values(i)[1:])featureList=['Age','Gender','Degree']mdl=pd.DataFrame.from_records...
Python中sklearn中model python sklearn kmeans 1. K-Means算法是一种广泛使用的聚类算法。 from sklearn.cluster import KMeans 1. K-Means是聚焦于相似的无监督的算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类。K值指的是把数据划分成...
K Means Clustering 2 算法步骤 数据缩放：由于要测量距离，首先对数据进行缩放。选择中心：为 K 个聚类...
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
# 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 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 #...