>>> from sklearn.cluster import KMeans >>> import numpy as np >>> X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], ... [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) >>> kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X) >>> kmeans.labels_ array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32) >>> kmeans.predict([[0, 0], [12, 3]]) array([1, 0], dtype=int32) >>> kmeans.cluster_centers_ array([[10., 2.], [ 1., 2.]])
时间: 2024-04-03 14:34:38 浏览: 18
这是一个使用 scikit-learn 库中的 KMeans 类进行聚类的例子。首先,我们定义了一个包含 6 个样本的数据集 X,每个样本有 2 个特征。然后,我们使用 KMeans 类对数据进行聚类,指定了簇的数量为 2,随机种子为 0。
接着,我们可以通过 kmeans.labels_ 属性获取每个样本所属的簇的标签,这里的输出结果是 array([1, 1, 1, 0, 0, 0], dtype=int32),表示前三个样本属于簇 1,后三个样本属于簇 0。
我们还可以使用 kmeans.predict 方法对新的数据进行分类,这里的输出结果是 array([1, 0], dtype=int32),表示第一个新数据属于簇 1,第二个新数据属于簇 0。
最后,我们可以通过 kmeans.cluster_centers_ 属性获取每个簇的中心点,这里的输出结果是 array([[10., 2.], [ 1., 2.]]),表示簇 0 的中心点为 [10, 2],簇 1 的中心点为 [1, 2]。
相关问题
from sklearn.cluster import KMeans S=[[list1,list2,list3,list5,list6,list7]]
It looks like you are trying to use the KMeans clustering algorithm from the scikit-learn library in Python. However, your data input S is a nested list containing one list of several other lists. This format may not be suitable for the KMeans algorithm, which typically expects a two-dimensional array or matrix of data.
If each of the inner lists in S represents a separate data point, you can flatten the list using the `itertools.chain` function and convert it to a numpy array before passing it to KMeans. Here's an example:
```
import numpy as np
import itertools
# flatten the nested list
data = np.array(list(itertools.chain.from_iterable(S)))
# create a KMeans object with 3 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# fit the data to the KMeans model
kmeans.fit(data)
```
This code assumes that you have 3 clusters and that each of the inner lists in S contains the same number of elements. You may need to adjust the code depending on the specifics of your data.
# 将球员数据集聚为3类 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters = 3) kmeans.fit(X) # 将聚类结果标签插入到数据集players中 players['cluster'] = kmeans.labels_ # 构建空列表,用于存储三个簇的簇中心 centers = [] for i in players.cluster.unique(): centers.append(players.loc[players.cluster == i,['得分','罚球命中率','命中率','三分命中率']].mean()) # 将列表转换为数组,便于后面的索引取数 centers = np.array(centers)
这段代码使用了KMeans聚类算法将球员数据集聚为3类,并将聚类结果标签插入到数据集中,然后计算了三个簇的簇中心并存储在列表centers中。
具体解释如下:
```
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取球员数据集
players = pd.read_csv('players.csv')
# 选择需要聚类的特征
X = players[['得分','罚球命中率','命中率','三分命中率']]
# 定义KMeans聚类模型,将数据集分为3个簇
kmeans = KMeans(n_clusters = 3)
# 训练模型并进行聚类
kmeans.fit(X)
# 将聚类结果标签插入到数据集players中
players['cluster'] = kmeans.labels_
# 构建空列表,用于存储三个簇的簇中心
centers = []
for i in players.cluster.unique():
centers.append(players.loc[players.cluster == i,['得分','罚球命中率','命中率','三分命中率']].mean())
# 将列表转换为数组,便于后面的索引取数
centers = np.array(centers)
```
首先读取了球员数据集并选择了需要聚类的特征。然后定义了KMeans聚类模型,将数据集分为3个簇,并使用fit()方法训练模型并进行聚类。接着将聚类结果标签插入到数据集中,用于后面的簇中心计算。通过循环计算每个簇的特征均值,将簇中心存储在列表centers中。最后将列表转换为数组,便于后面的索引取数。
希望这个解释能够帮助您理解这段代码的作用。
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