jupyter中meanshift代码

在Jupyter中使用MeanShift算法，可以通过以下代码实现：

from sklearn.cluster import MeanShift
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
X = np.array([[1, 1], [1.5, 2], [3, 1], [4, 3], [5, 4]])
# 创建一个MeanShift对象
ms = MeanShift()
# 运行MeanShift算法进行聚类
ms.fit(X)
# 获取聚类结果
labels = ms.labels_
# 获取聚类中心点
cluster_centers = ms.cluster_centers_

# 打印聚类结果和中心点
print("聚类结果：", labels)
print("聚类中心点：", cluster_centers)

在上述代码中，我们首先导入了`MeanShift`类和`numpy`库。然后，我们创建了一个示例数据集`X`，这里使用了二维数据。接下来，我们创建了一个`MeanShift`对象`ms`并使用`fit`方法对数据进行聚类。最后，我们可以通过`labels`获取每个样本的聚类结果，通过`cluster_centers`获取聚类中心点。以上就是在Jupyter中使用MeanShift算法的代码示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [给初学者的 Jupyter Notebook 教程](https://blog.csdn.net/m0_59485658/article/details/119043641)[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%"]
- *3* [数据分析_1-Jupyter的使用](https://blog.csdn.net/niki__/article/details/121583001)[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%"]
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