kmeans=cluster.KMeans(n_clusters=2).fit(X_train) print('KMeans模型参数为:\n',kmeans) print('簇的质心为:',kmeans.cluster_centers_) print('各个样本聚类结果的簇标签为:',kmeans.labels_) print('样本到最近簇质心的距离和为:',kmeans.inertia_) #可视化原始数据与聚类数据plt.rc('font',size...
cluster_ = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X) inertia_ = cluster_.inertia_ inertia_ 1. 2. 3. 4. 执行结果如下图所示: 如果换成 6: n_clusters = 6 cluster_ = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(X) inertia_ = cluster_.inertia_ inertia_ 1. 2. ...
mbk_cluster_center = mbk.cluster_centers_ print("K-Means算法聚类中心点:\n center=",k_means_cluster_center) print("Mini Batch K-Means算法聚类中心点:\n center=",mbk_cluster_center) order = pairwise_distances_argmin(k_means_cluster_center,mbk_cluster_center) #画图 plt.figure(figsize=(12,...
#实例化一个KMeans对象,检测不同n_cluster下的参数 for i in range(2,7): cluster = KMeans(n_clusters= i ) #对对象进行训练拟合 cluster = cluster.fit(X) y_pred = cluster.labels_#获取训练后对象的每个样本的标签 centtrod = cluster.cluster_centers_ plt.subplot(2,3,i) for j in range(i)...
cluster_centers_:使用该函数获取聚类中心 lables_:获取训练数据所属的类别 inertia_:获取每个点到聚类中心的距离和。 kmeans.fit_predict(data) X=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[4,2],[4,4],[4,0]])#此处要进行np的import import numpy as npkmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=0)#新...
机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法 一、关于聚类及相似度、距离的知识点 二、k-means算法思想与流程 三、sklearn中对于kmeans算法的参数 四、代码示例以及应用的知识点简介 (1)make_blobs:聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center...
cluster_centers_:输出聚类的质心。 labels_:输出每个样本集对应的类别。 inertia_:所有样本点到其最近点距离之和。 层次聚类 层次聚类有两种方式,一种是从上至下(凝聚法),另一种是从下至上(分裂法),如下图所示。 从下至上(凝聚法) 从上至下就是把每一个样本分别当作一...
轮廓系数 最好=1,最差=-1 k_means会返回 ,cluster.cluster_centers_,cluster.labels_,cluster.inertia_,c...
一、KMeans算法的运行过程 运行的流程如下：自动聚类时的质心点的每步骤变化如下：下图中红色x和蓝色x即为质心点 二、sklearn中的KMeans算法 聚类算法位于sklearn中有的cluster包下 用法如下：import sklearn.cluster as sc #导入聚类算法包n_clusters = 3 #质心数设定为3#训练数据cluster = sc.KMeans(n_...
2.1 KMeans是如何工作的 2.2 簇内误差平方和的定义和解惑 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 ...