kmodel.labels_
时间: 2024-01-12 19:04:45 浏览: 32
根据你的问题,我猜测你正在使用机器学习中的 K-Means 聚类算法进行数据分析。在 Scikit-Learn 中,KMeans模型的属性labels_是一个一维数组,表示每个数据点所属的聚类簇的标签。例如,kmodel.labels_ 表示KMeans模型的聚类结果。你可以通过访问这个属性来获取聚类结果,并进行后续的分析和可视化。需要注意的是,labels_ 的长度应该与数据集的长度相同。
相关问题
r1 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()
这段代码是用来统计 KMeans 聚类算法的聚类结果中,每个簇(cluster)中样本数量的代码。更具体地,`kmodel.labels_`是 KMeans 算法聚类后,每个样本所属的簇的标签值;`pd.Series(kmodel.labels_)`将这些标签值转换成 Pandas 的 Series 对象;`value_counts()`方法对这个 Series 对象中每个不同的标签值进行计数并返回一个新的 Series 对象,该新 Series 对象的索引是标签值,值是对应标签值的样本数量。因此,`r1`就是一个包含每个簇中样本数量的 Pandas Series 对象。
pd.DataFrame(kmodel.labels_)[0]
这段代码用于将 KMeans 聚类算法的聚类结果转换成 Pandas DataFrame 格式,其中包含每个数据点所属的聚类编号。 kmodel.labels_ 是 KMeans 聚类算法的聚类结果,它是一个一维数组,其中每个元素表示对应数据点所属的聚类编号。[0] 表示将这个一维数组作为 Pandas DataFrame 的一列,并将这一列命名为 0。最终返回的 DataFrame 包含一列数据,每个元素表示对应数据点所属的聚类编号。