使用sklean内置AP聚类后的聚类结果在哪里看
时间: 2024-05-10 10:14:44 浏览: 4
在使用sklearn内置的AP聚类算法进行聚类后,可以通过以下代码获取聚类结果:
```
import numpy as np
from sklearn.cluster import AffinityPropagation
# X为数据集矩阵
ap = AffinityPropagation().fit(X)
cluster_centers_indices = ap.cluster_centers_indices_
labels = ap.labels_
```
其中,`cluster_centers_indices_`为聚类中心的下标,`labels_`为每个数据点对应的聚类标签。可以通过打印`cluster_centers_indices_`和`labels_`来查看聚类结果。例如:
```
print("Cluster centers indices: ", cluster_centers_indices)
print("Cluster labels: ", labels)
```
输出的结果中,`Cluster centers indices`中的数字表示聚类中心在原数据集中的下标,`Cluster labels`中的数字表示每个数据点所属的聚类标签。
相关问题
使用sklearn实现层次聚类算法对鸢尾花数据进行聚类
以下是使用sklearn实现层次聚类算法对鸢尾花数据进行聚类的Python代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
# 加载鸢尾花数据
iris = load_iris()
# 构建层次聚类模型
model = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
# 训练模型并进行聚类
clusters = model.fit_predict(iris.data)
# 输出聚类结果
print(clusters)
```
在上述代码中,我们首先加载了鸢尾花数据,然后使用AgglomerativeClustering类构建了一个层次聚类模型,其中n_clusters参数指定了聚类数量为3。接下来,我们使用fit_predict方法对模型进行训练并进行聚类,最后输出聚类结果。
需要注意的是,由于鸢尾花数据集是带有标签的数据集,因此我们可以通过比较聚类结果和真实标签来评估聚类效果。具体评估方法可以使用sklearn中的评估指标函数,例如adjusted_rand_score、normalized_mutual_info_score等。
python中使用sklearn实现点聚类分析的例子代码示范
下面是使用scikit-learn库进行点聚类分析的示例代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9,11]])
# 创建 KMeans 模型并进行训练
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(X)
# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
# 打印聚类结果
print("聚类结果:")
for i in range(len(X)):
print("数据点", X[i], "属于聚类", labels[i])
print("\n聚类中心:")
for i in range(len(centroids)):
print("聚类", i, "的中心点为", centroids[i])
```
上述示例代码中,我们使用KMeans算法对一个二维数据集X进行聚类分析。首先,我们创建了一个KMeans模型,指定了聚类数目为2,然后调用fit方法进行模型训练。然后,我们获取了每个数据点的聚类标签和聚类中心,并打印了结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要更复杂的数据预处理和参数调优。你可以根据自己的需求和数据进行相应的调整和扩展。