zoukankan      html  css  js  c++  java
  • sklearn_k均值聚类

    # 机器学习之k均值聚类

    #
    coding:utf-8 import sklearn.datasets as datasets from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt # 1、创建数据 #无监督学习,算法不需要我们告诉它类别。它自动分出类别 x_tain,target=datasets.make_blobs(100,centers=10) print(x_tain[:5,:]) # 2、建立模型对数据进行训练 kmeans = KMeans() #n_clusetrs 这个是设置你要分为多少类 #训练 kmeans.fit(x_tain,target) #这个是无监督学习没有预测训练值 y_t=kmeans.predict(x_tain) centers = kmeans.cluster_centers_ #首先绘制初始的数据 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体为SimHei显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正常显示符号 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.subplot(1,2,1) plt.scatter(x_tain[:,0],x_tain[:,1],c=target) # c 是设置类别的属性 plt.title('原来数据') plt.subplot(1,2,2) plt.scatter(x_tain[:,0],x_tain[:,1],c=y_t) plt.title('预测数据') plt.figure() plt.scatter(list(range(len(y_t))),y_t,c=y_t) plt.show()
    自动化学习。
  • 相关阅读:
    Js
    CSS
    CSS
    第七周作业及总结
    第六周作业及总结
    第五周作业及总结
    第四周作业及总结
    第三周作业及总结
    7-1 判断上三角矩阵
    第二周作业及总结
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wuzaipei/p/9471235.html
Copyright © 2011-2022 走看看