clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测print(clf.cluster_centers_)#输出5个类的聚类中心y_pred = clf.fit_predict(X)#用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测print(y_pred)#输出预测结果 AI代码...
上个月发布了《社交媒体话题文本分词后用sklearn的kmeans算法做聚类分析》,我们将采集得到的知乎二舅话题的excel,导入到Gooseeker文本分词和情感分析软件,经自动分词后,导出“分词效果表”excel。基于自动分词的“分词效果表”,我们在python下使用sklearn库进行k-means聚类实验,并做了两个实验: 实验1. 人工直接设置K...
fit(X)就是指利用训练集X来训练模型 fit_predict(X)是指首先X是没有标签的,训练的同时也输出X的标签
初始质心的选择对KMeans算法的结果有一定影响。可以通过设置init参数为’k-means++’来优化初始质心的选择。 算法的收敛性受max_iter和tol参数的影响。在实际应用中,需要根据数据规模和计算资源调整这些参数,以确保算法能够收敛到最优解。 在处理高维数据时,KMeans算法可能受到“维度灾难”的影响。此时,可以考虑使用降...
下面是一个使用scikit-learn库中的SVM分类器的例子: ```python from sklearn import svm # 创建SVM分类器 clf = svm.SVC() # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试数据 python的predict函数全文共2页,当前为第1页。 y_pred = clf.predict(X_test) python的predict函数全文共2页,当前为第1...
[1 0] kmeans.fit_predict(X)#用X拟合数据后并预测label 输出: array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32) kmeans.labels_ #返回训练集每一个数据点的标签输出: array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32) kmeans.cluster_centers_ #返回一个二维数组,其中每一行代表一个簇的中心输出: ...
聚类:将相似对象自动分组,常用的算法有:k-Means、 spectral clustering、mean-shift,常见的应用有:客户细分,分组实验结果。 降维:减少要考虑的随机变量的数量,常见的算法有:PCA(主成分分析)、feature selection(特征选择)、non-negative matrix factorization(非负矩阵分解),常见的应用有:可视化,提高效率。
fit():训练算法,设置内部参数。接收训练集和类别两个参数。 predict():预测测试集类别,参数为测试集。 大多数scikit-learn估计器接收和输出的数据格式均为numpy数组或类似格式。 模型评估(度量) 包:sklearn.metrics sklearn.metrics包含评分方法、性能度量、成对度量和距离计算。
class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver='liblinear', max_iter=100, multi_class='ovr', verbose=0, warm_start=False, n_jobs=1) ...
.labels_y_pred#KMeans因为并不需要建立模型或者预测结果,因此我们只需要fit就能够得到聚类结果了#KMeans也有接口predict和fit_predict,表示学习数据X并对X的类进行预测#但所得到的结果和我们不调用predict,直接fit之后调用属性labels一模一样pre=cluster.fit_predict(X)pre==y_pred#我们什么时候需要predict呢...