人群标签聚类kmeans
时间: 2023-11-21 11:56:29 浏览: 39
以下是使用Python中的sklearn库进行人群标签聚类Kmeans的示例代码:
```python
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 假设有10个人,每个人有3个标签
data = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6], [5, 6, 7], [6, 7, 8], [7, 8, 9], [8, 9, 10], [9, 10, 11], [10, 11, 12]])
# 聚类为3类
kmeans_model = KMeans(n_clusters=3, random_state=1).fit(data)
# 输出每个人所属的类别
labels = kmeans_model.labels_
print(labels)
```
上述代码中,我们假设有10个人,每个人有3个标签,我们将这些标签作为数据进行聚类。我们使用sklearn库中的KMeans函数进行聚类,将数据聚为3类。最后输出每个人所属的类别。
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1. 首先确定K个初始中心点,可以通过随机选择、自定义或其他方法来选取。
2. 遍历每个城市,计算其与每个中心点之间的距离,并将其划分到距离最近的簇中。
3. 更新每个簇的中心点,计算该簇内所有城市的平均位置作为新的中心点。
4. 重复步骤2和步骤3,直到达到停止条件,如簇的中心点不再发生变化或达到最大迭代次数。
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