01机器学习 --- k-means sklearn
时间: 2024-11-25 17:02:11 浏览: 5
K-Means算法(原理与实现 ,python)
K-means是一种常用的无监督机器学习算法,属于聚类分析方法,主要用于数据分群。它将数据集划分为预先设定数量的簇,每个簇由最接近其质心(centroid)的数据点组成,质心是该簇所有点的平均位置。sklearn库是Python中的一个强大的机器学习工具包,其中就包含了KMeans函数,你可以通过以下步骤使用它:
1. 导入必要的库和模块:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
```
2. 准备数据,通常需要将其转化为数值型,并缩放到相似范围:
```python
data = ... # 你的数据
data = preprocessing.scale(data)
```
3. 初始化KMeans模型并指定簇的数量k:
```python
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
```
4. 拟合数据:
```python
kmeans.fit(data)
```
5. 预测数据点所属的簇:
```python
labels = kmeans.predict(data)
```
6. 可能还会获取质心(中心点):
```python
centroids = kmeans.cluster_centers_
```
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