plt.figure(figsize=(16,8))#Kmeans模型 model=KMeans(n_clusters=3,random_state=9)model.fit(X_train)y_pred=model.predict(X_test)plt.subplot(121)plt.scatter(X_test[:,0],X_test[:,1],c=y_pred)plt.title('KMeans Cluster Result')#DESCAN模型 # 下面的程序报错:AttributeError:'DBSCAN'obje...
代码如下: kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=1) kmeans.fit(X_digits_train, Y_digits_train) cluster_labels = kmeans.predict(X_digits_test) skplt.metrics.plot_silhouette(X_digits_test, cluster_labels, figsize=(8,6)) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3.5、可靠性曲线(Cali...
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#...
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 分量的解释方差比。
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...
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...
# 3.构建KMeans聚类模型 cluster=KMeans(n_clusters=3,random_state=123).fit(x_) # 3.1 获取聚类质心 center=cluster.cluster_centers_ # [[0.75733298 0.79374354 0.69419238 0.73003765 0.76950062 0.36757645, 0.75709318], [0.1233337 0.17513685 0.37817899 0.18671025 0.16252742 0.49856915, 0.27928792], [0.38349003...
机器学习库sklearn库的cluster模块提供了KMeans聚类、仿射传播聚类、均值漂移聚类、谱聚类、凝聚聚类、密度聚类、高斯混合聚类、层次混合聚类等典型聚类方法,这里试下KMeans聚类。 KMeans中的K表示聚类的K个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者成为质心,用质心对该簇进行描述。
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三类类别分布较为均匀，类与类之间界限明显，聚类效果好 ...
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...