cluster_centers_的返回值介绍

时间: 2023-06-08 21:08:11 浏览: 98
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cluster_centers_是用于K-Means聚类算法中，表示每个簇的中心点，返回值是一个数组，每个元素代表一个簇的中心点。例如，如果有5个簇，则数组中就有5个元素，每个元素是一个向量，代表该簇的中心点。
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import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成随机坐标点 def generate_points(num_points): points = [] for i in range(num_points): x = random.uniform(-10, 10) y = random.uniform(-10, 10) points.append([x, y]) return points 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(point1, point2): return np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(point1) - np.array(point2)))) K-means算法实现 def kmeans(points, k, num_iterations=100): num_points = len(points) # 随机选择k个点作为初始聚类中心 centroids = random.sample(points, k) # 初始化聚类标签和距离 labels = np.zeros(num_points) distances = np.zeros((num_points, k)) for i in range(num_iterations): # 计算每个点到每个聚类中心的距离 for j in range(num_points): for l in range(k): distances[j][l] = euclidean_distance(points[j], centroids[l]) # 根据距离将点分配到最近的聚类中心 for j in range(num_points): labels[j] = np.argmin(distances[j]) # 更新聚类中心 for l in range(k): centroids[l] = np.mean([points[j] for j in range(num_points) if labels[j] == l], axis=0) return labels, centroids 生成坐标点 points = generate_points(100) 对点进行K-means聚类 k_values = [2, 3, 4] for k in k_values: labels, centroids = kmeans(points, k) # 绘制聚类结果 colors = [‘r’, ‘g’, ‘b’, ‘y’, ‘c’, ‘m’] for i in range(k): plt.scatter([points[j][0] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], [points[j][1] for j in range(len(points)) if labels[j] == i], color=colors[i]) plt.scatter([centroid[0] for centroid in centroids], [centroid[1] for centroid in centroids], marker=‘x’, color=‘k’, s=100) plt.title(‘K-means clustering with k={}’.format(k)) plt.show()import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) 可视化结果 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel(‘Sepal length’) plt.ylabel(‘Sepal width’) plt.title(‘K-means clustering on iris dataset’) plt.show()对这个算法的结果用SSE，轮廓系数，方差比率准则，DBI几个指标分析

score # 载入数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # K-means聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X) # 计算SSE sse = np.sum(np.square(X - kmeans.cluster_centers_...

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centers=centers, cluster_std=cluster_std, center_box=(-10., 10.), shuffle=True, random_state=None) 参数说明： - n_samples: 每个簇的数据点数量。 - n_features: 数据的维度。 - centers: 集群...

# 你需要使用 make_blobs 根据相应 # 的条件生成用于分类的数据。 # # 程序的输入依次为需要生成的 # 用例数，类型数，以及随机状态 # # 程序需要输出生成的数据中每一类 # 所包含的数据的数量 #

4. cluster_std: 类内数据点分布的标准差，控制簇的大小和形状。 5. random_state: 一个整数或者随机状态生成器，保证每次运行结果的一致性（如果固定）。 函数返回值通常包括两部分： - data: 生成的数据...
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