b=kmeans(wq[,-3],2)
时间: 2024-06-02 19:10:49 浏览: 11
这是一个 k-means 聚类算法的应用,其中 `wq` 是一个数据框,`-3` 表示要排除第三列,而 `2` 表示要聚成两类。具体来说,该算法会将数据框 `wq` 中除了第三列以外的数据进行聚类,将它们分为两类,返回一个长度为 nrow(wq) 的向量,表示每一行属于哪一类。这个算法的实现可以使用 R 语言中的 `kmeans()` 函数。
相关问题
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', random_state=42) init='k-means++'其他方法
除了"k-means++"之外,KMeans算法还支持其他的初始化方法。常用的包括:
1. "random": 随机选择k个样本作为初始质心;
2. "uniform": 在样本的特征空间中均匀随机选择k个点作为初始质心;
3. "zeros": 将所有初始质心初始化为0向量;
4. "normal": 在样本的特征空间中使用正态分布生成k个点作为初始质心。
这些初始化方法可以通过设置init参数来选择。例如,将初始化方法设置为"random",可以使用以下代码:
```
kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='random', random_state=42)
```
您还有其他问题需要我解答吗?
kmeans = KMeans(n_clusters=2, init='k-means++', random_state=0).fit(arr)
这段代码是使用 Scikit-learn 库中的 KMeans 类实现了 K-Means 聚类算法,将数据 arr 分成 2 类。其中,init='k-means++' 表示使用改良的 K-Means++ 算法进行初始化,random_state=0 表示设置随机数种子,保证可复现性。KMeans 类的 fit 方法用于拟合数据并进行聚类,返回一个 KMeans 对象。
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