3.2 先用sklearn.cluster.KMeans()聚类,再用sklearn.manifold.TSNE()降维显示 # -*- coding: utf-8 -*-# 使用K-Means算法聚类消费行为特征数据importpandasaspd# 参数初始化input_path='./demo.xlsx'# 销量及其他属性数据output_path='./data_type.xlsx'# 保存结果的文件名k=3# 聚类的类别iteration=500#...
1importnumpy as np2fromsklearn.clusterimportKMeans3frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D4importmatplotlib.pyplot as plt56data = np.random.rand(100, 3)#生成一个随机数据,样本大小为100, 特征数为378estimator = KMeans(n_clusters=3)#构造聚类器910y = estimator.fit_predict(data)#聚类1112label_pred ...
K-Means能够发现这些簇,把它们的均值视作可以识别的数字! from scipy.stats import mode labels = np.zeros_like(clusters) for i in range(10): mask = (clusters == i) labels[mask] = mode(digits.target[mask])[0] 作为对比,让我们使用PCA可视化,并看下真实的簇标签和K-means簇标签: from sklearn...
t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 等在08年提出来。此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化。 # 4.聚类结果可视化 fromsklearn.manifoldimportTSNE # 4.1 降维处理数据 tsne=...
⑥ 可视化 一、KMeans矢量量化概念 百度百科: k-means聚类最重要的应用之一就是非结构数据(图像、声音)上的矢量量化(VQ),所谓的矢量量化就是将数据进行压缩。 非结构化数据往往会占用很大的数据空间,在保证数据质量的同时,尽可能的矢量量化数据的大小,或者是简化非结构化数据的结构。KMeans聚类的本...
上述代码块实现了KMeans模型和DBSACN模型的构建、训练和使用,我们对测试集的预测结果进行了可视化分析具体如下所示: Circle数据集模型结果: 非Circle数据集模型结果: 整体来看,上述两个数据集KMeans的综合表现优于DBSACN模型,不过这个只是一个简单的实验说明,就是为了熟练一下这两种常用聚类模型的使用,记录学习一下。
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现 fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt# 可视化数据# 生成数据n_samples =200n_clusters =3random_state =42X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, centers=n_clusters, random_state=random_state)# 使用KMeans算法...
KMeans是一种无监督学习的聚类算法,它的核心思想是将n个观测值划分为k个聚类,使得每个观测值属于离其最近的均值(聚类中心)对应的聚类,从而完成数据的分类。KMeans算法具有简单、高效的特点,在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。 二、sklearn中的KMeans 在Python的sklearn库中,KMeans算法被封装在KMeans...
功能3:聚类可视化 scikitplot.cluster.plot_elbow_curve展示聚类的肘步图。 import scikitplot as skplt kmeans = KMeans(random_state=1) skplt.cluster.plot_elbow_curve(kmeans, cluster_ranges=range(1, 30)) plt.show() 功能4:降维可视化 scikitplot.decomposition.plot_pca_component_variance绘制 PCA 分...
print("the model:\n",kmeans)输出结果如下：接下来进行对测试集标签的预测：rs=kmeans.predict([[2,2,2,2]])print(rs[0])输出结果为：2 代码如下：聚类完成后为直观的看出我们聚类后的效果，可以通过sklearn的manifold模块中TSNE函数实现多维数据的可视化展现。代码如下：可视化图片如下：我们可以发现本次聚类...