sklearn 聚类代码

sklearn提供了多种聚类算法，包括MeanShift、DBSCAN、SpectralBiclustering和GaussianMixture等。下面是一些示例代码：

1. 使用MeanShift聚类算法:

from sklearn.cluster import MeanShift

cluster = MeanShift(n_jobs=-1)
model = cluster.fit(features_std)

其中，`features_std`是输入的特征数据。

2. 使用DBSCAN聚类算法:

from sklearn.cluster import DBSCAN

cluster = DBSCAN()
model = cluster.fit(X)

其中，`X`是输入的特征数据。

3. 使用SpectralBiclustering双向聚类算法:

from sklearn.cluster import SpectralBiclustering
import matplotlib.pyplot as plt

model = SpectralBiclustering(n_clusters=2).fit(Xn)
y_pred = model.row_labels_

plt.figure('SpectralBiclustering', facecolor='lightgray')
plt.title('SpectralBiclustering', fontsize=16)
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.scatter(Xn[:, 0], Xn[:, 1], s=80, c=y_pred, cmap='brg', label='Samples')
plt.legend()
plt.show()

其中，`Xn`是输入的特征数据。

4. 使用GaussianMixture高斯混合模型聚类算法:

from sklearn.mixture import GaussianMixture
import matplotlib.pyplot as plt

model = GaussianMixture(n_components=3)
y_pred = model.fit_predict(Xn)

plt.figure('GMM', facecolor='lightgray')
plt.title('GMM', fontsize=16)
plt.tick_params(labelsize=10)
plt.scatter(Xn[:, 0], Xn[:, 1], s=80, c=y_pred, cmap='brg', label='Samples')
plt.legend()
plt.show()

其中，`Xn`是输入的特征数据。

请注意，以上代码只是示例，具体的使用需根据实际情况进行适当调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Sklearn - 聚类](https://blog.csdn.net/lovechris00/article/details/129904702)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [sklearn聚类算法实现](https://blog.csdn.net/weixin_40210397/article/details/118936653)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]