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。
Residuals Plot:以残差的方式展示训练和测试数据中的差异 Alpha Selection:展示 alpha 的选择如何影响正则化 聚类可视化 K-Elbow Plot:使用肘法(elbow method)和多个指标来选择 k Silhouette Plot:通过可视化轮廓系数值来选择 k 模型选择可视化 Validation Curve:对模型的单个超参数进行调整 Learning Curve:展示模型是否能...
from scipy import cluster cluster_array = [cluster.vq.kmeans(my_matrix, i) for i in range(1,10)] pyplot.plot([var for (cent,var) in cluster_array]) pyplot.show() 从那以后,我开始有动力使用 sklearn 进行聚类,但是我不确定如何像在 scipy 案例中那样创建绘图所需的数组。我最好的猜测是:...
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#...
skplt.metrics.plot_lift_curve(Y_cancer_test, Y_cancer_probas, figsize=(10,6)) plt.show()聚类方法手肘法用来选择聚类应该选择的簇数目skplt.cluster.plot_elbow_curve(KMeans(random_state=1), X_digits, cluster_ranges=range(2, 20), figsize=(8,6)) plt.show()...
wcss.append(kmeans.inertia_) plt.plot(range(1,6), wcss) plt.title('The Elbow Method')...
4.1、手肘法(Elbow Method) 代码如下: skplt.cluster.plot_elbow_curve(KMeans(random_state=1), X_digits, cluster_ranges=range(2, 20), figsize=(8,6)) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 五、降维方法 5.1、PCA 代码如下: pca = PCA(random_state=1) ...
import scikitplot as skplt kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=1) cluster_labels = kmeans.fit_predict(X) skplt.metrics.plot_silhouette(X, cluster_labels) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. scikitplot.metrics.plot_calibration_curve绘制分类器的矫正曲线 ...
ELBOW method to get the optimal value of K 当选定好k为3后,再进行一次kmeans的聚类计算并通过PCA降维后可视化 kmeansmodel = KMeans(n_clusters= 3, init='k-means++', random_state=0) y_kmeans= kmeansmodel.fit_predict(data) from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=2)...
我们通过绘制数据的ELBOW图来确定k值。资料大放送: 1、来自官网的参数解释:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html 2、中文解释参考:https://blog.csdn.net/qq_34104548/article/details/79336584 df1 = df[['Age' , 'Spending Score (1-100)']].iloc[:,:].values...