zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Scikit-learn的kmeans聚类

    1. 生成随机的二维数据:

    import numpy as np  
    x1 = np.array([1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 9])  
    x2 = np.array([1, 3, 2, 2, 8, 6, 7, 6, 7, 1, 2, 1, 3])  
    x = np.array(list(zip(x1, x2))).reshape(len(x1), 2) #先将x1和x2用zip组合,然后再转换成list,最后reshape
    
    print (x)
    

      

    2.生成聚类标签:

    from sklearn.cluster import KMeans  
    kmeans=KMeans(n_clusters=3)   #n_clusters:number of cluster  
    kmeans.fit(x)  
    print (kmeans.labels_)
    

      

    3.显示聚类效果:

    import matplotlib.pyplot as plt  
    plt.figure(figsize=(5,5))  
    colors = ['b', 'g', 'r']  
    markers = ['o', 's', 'D']  
    for i,l in enumerate(kmeans.labels_):  
         plt.plot(x1[i],x2[i],color=colors[l],marker=markers[l],ls='None')  
    plt.show() 
    

      

    参考: https://blog.csdn.net/qq_34264472/article/details/53217748  (此为python2代码)

  • 相关阅读:
    构建之法8,9,10章
    作业6
    通过处理器类型获得处理器对象
    面经
    C语言实现字符串替换
    计算机网络整理
    常见面试题
    数据库常见面试题
    redis常见知识整理
    项目总结
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/8878019.html
Copyright © 2011-2022 走看看