纯python代码聚类分类
时间: 2023-09-11 07:03:34 浏览: 46
以下是一个使用K-Means算法进行聚类分类的纯Python代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)
# 指定聚类数量
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# 进行聚类
kmeans.fit(X)
# 查看聚类结果
labels = kmeans.labels_
print(labels)
```
在这个例子中,我们使用 `numpy` 生成了一个100个数据点、每个数据点有2个维度的数据集。然后使用 `KMeans` 初始化一个K-Means聚类器,并指定聚类数量为3。最后将数据集放入聚类器中进行聚类,并输出每个数据点所属的聚类编号。
需要注意的是,这个示例只是一个简单的演示,实际应用中需要对数据进行预处理、选择合适的聚类数量等操作。
相关问题
python文本聚类代码
以下是一个简单的Python文本聚类代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
# 读取文本数据
doc_df = pd.read_csv('documents.csv', encoding='utf-8')
# 将文本数据转换为向量形式
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
doc_vectors = vectorizer.fit_transform(doc_df['text'])
# 聚类
num_clusters = 5
km = KMeans(n_clusters=num_clusters)
km.fit(doc_vectors)
# 输出聚类结果
clusters = km.labels_.tolist()
doc_df['cluster'] = clusters
print(doc_df[['text', 'cluster']])
```
这个示例代码中,我们使用了Pandas库来读取文本数据,使用了sklearn库中的TfidfVectorizer将文本转换为向量形式,然后使用KMeans算法对文本进行聚类。最后,我们将聚类结果输出到控制台。请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和参数调整。
python轨迹聚类代码
以下是一个基本的Python轨迹聚类代码示例,使用了sklearn库中的DBSCAN算法:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN
# 假设有一组二维坐标数据
data = np.array([[1,2], [2,3], [2,4], [5,6], [7,8], [7,9]])
# 使用DBSCAN进行聚类
dbscan = DBSCAN(eps=2, min_samples=2)
dbscan.fit(data)
# 获取聚类结果
labels = dbscan.labels_
# 输出每个数据点所属的簇标号
for i in range(len(data)):
print("数据点{}的簇标号为:{}".format(i, labels[i]))
```
在上述代码中,我们首先定义了一个二维坐标数据集`data`,然后使用`DBSCAN`函数进行聚类,其中`eps`参数代表聚类的半径,`min_samples`代表每个簇中最小的数据点个数。最后,我们输出了每个数据点所属的簇标号。
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况选择不同的聚类算法和参数设置。
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