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 ...
import seaborn as sns; sns.set() 介绍K-Means K-Means是一种非监督聚类算法,它不是通过标签来聚类而是数据本身所拥有的属性。 K-Means是一种相对易于理解的算法。它搜索每个簇的中心点,把离中心点最近的点归为那个簇。 让我们看下K-Means如何来操作一个简单的簇群。强调一下,这是非监督算法,我们不会给簇...
上述代码中,我们首先使用make_blobs函数生成模拟数据,然后使用KMeans算法进行聚类分析。通过predict方法获取每个样本的聚类标签,并使用scatter函数绘制聚类结果。最后,将聚类中心以黑色点的形式绘制在图表中。 四、注意事项 在使用KMeans算法时,需要根据实际数据选择合适的聚类数目n_clusters。聚类数目过少可能导致信息丢失,...
四、聚类结果可视化 五、聚类模型评估 ① 轮廓系数 ② 卡林斯基 - 哈拉巴斯指数 ③ FMI评价法 一、数据集探索 Seeds 数据集存放了不同品种小麦种子的区域、周长、压实度、籽粒长...
使用sklearn估计器构建K-Means聚类模型 实例要求:以sklearn库自带的iris数据集为例,使用sklearn估计器构建K-Means聚类模型,并且完成预测类别功能以及聚类结果可视化。 实例代码: importpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn....
1. 基于KMeans函数聚类算法的简单示例 下面给出一个简单的K-means聚类算法实现方法: 首先是数据集的构建与可视化 fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建自己的数据集并绘制数据集X, y = make_blobs( n_samples=500,# 样本数n_features=2,# 特征数centers=4# 质心数)# 每个簇...
sklearn进行kmeans聚类分析 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :4] # #表示我们取特征空间中的4个维度 print(X.shape)...
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...
实验过程包括使用sklearn的K-Means算法进行文本聚类分析。我们分别进行了人工设置K值为3和使用“手肘法”确定最佳K值的实验。通过“手肘法”，我们观察到最佳的K值为8。实验中，我们还对聚类结果进行了可视化，并展示了每个簇群去重后的关键词，以更直观地理解不同簇群之间的差异。总结而言，本文通过使用实际...